多元非线性回归python

时间: 2023-08-25 08:18:15 浏览: 55
引用中的代码展示了如何使用Python进行多元非线性回归。在这个例子中，使用了pandas库读取Excel数据，并将自变量x和因变量y转换为numpy数组。然后，使用np.polyfit函数进行二次项拟合，生成预测数据和预测曲线数据。最后，使用matplotlib库将数据点和拟合曲线进行可视化展示。这个例子展示了如何使用Python进行多元非线性回归建模和预测。你可以根据自己的数据和模型需求进行相应的修改和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Python 非线性回归 - 树懒学堂](https://blog.csdn.net/weixin_39722917/article/details/111069929)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Python非线性回归预测模型实验完整版](https://blog.csdn.net/m0_51431003/article/details/130469613)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

相关推荐

zip

多元线性回归python实现

使用python实现多元线性回归，内容包含数据源及代码实现
pdf

Python非线性回归

文章目录非线性样本Sklearn回归汇总决策树随机森林Keras神经网络 非线性样本 from matplotlib import pyplot as mp y = [.4187, .0964, .0853, .0305, .0358, .0338, .0368, .0222, .0798, .1515] x = [[i]for i in range(len(y))] mp.scatter(x, y, s=99) mp.show() Sklearn回归汇总 import matplotlib.pyplot as mp # 训练集 y = [.27, .16, .06, .036, .0
html

非线性回归Python代码

非线性回归是回归函数关于未知回归系数具有非线性结构的回归。常用的处理方法有回归函数的线性迭代法、分段回归法、迭代最小二乘法等。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析相似。

多元非线性回归 python

多元非线性回归是指一种多个自变量和一个因变量之间的非线性关系建模方法。Python中有许多工具可以用于实现多元非线性回归，其中包括： 1. Scikit-learn：Scikit-learn是Python中一个非常流行的机器学习库，包括了多种回归算法，可以实现多元非线性回归。 2. Statsmodels：Statsmodels是Python中一个专门用于统计建模的库，包括了多种回归算法，可以实现多元非线性回归。 3. TensorFlow：TensorFlow是Google开发的一个深度学习框架，可以用于实现各种机器学习算法，包括多元非线性回归。 4. PyTorch：PyTorch是Facebook开发的一个深度学习框架，与TensorFlow类似，可以用于实现各种机器学习算法，包括多元非线性回归。 需要根据具体的问题和数据集选择合适的工具和算法。

多元非线性回归python代码

多元非线性回归是利用多个自变量将因变量与自变量之间的关系拟合为非线性函数的一种回归分析方法。Python中可以使用scikit-learn进行多元非线性回归的建模。以下是一个简单的多元非线性回归的Python代码示例： python # 导入需要的库 from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 加载Boston房价数据集 boston = load_boston() X = boston.data y = boston.target # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 将自变量进行多项式变换 poly = PolynomialFeatures(degree=2) X_train_poly = poly.fit_transform(X_train) X_test_poly = poly.transform(X_test) # 进行线性回归拟合 reg = LinearRegression() reg.fit(X_train_poly, y_train) # 输出预测结果和测试结果的R2分数 print('预测结果：', reg.predict(X_test_poly)) print('测试结果R2分数：', reg.score(X_test_poly, y_test)) 这里的代码中，首先使用sklearn.datasets库中的load_boston函数加载Boston房价数据集。然后使用train_test_split将数据集分为训练集和测试集。接着使用PolynomialFeatures进行多项式变换，将自变量进行多项式拟合，这里设置degree=2表示进行二次多项式拟合。最后使用LinearRegression函数进行线性回归拟合。输出预测结果和测试结果的R2分数。 需要注意的是，在使用多项式变换的时候，需要对训练集和测试集分别进行变换，不能直接对整个数据集进行变换，否则会导致数据泄露的问题，影响模型的预测效果。

多元非线性回归 python代码

以下是使用Scikit-learn库实现多元非线回归的Python代码示例： python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures # 生成随机数据 np.random.seed(0) X = np.random.rand(100, 1) * 10 y = np.sin(X) + np.random.randn(100, 1) # 创建多项式特征 poly_features = PolynomialFeatures(degree=2) X_poly = poly_features.fit_transform(X) # 创建并拟合线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X_poly, y) # 预测新数据 X_new = np.linspace(0, 10, 100).reshape(-1, 1) X_new_poly = poly_features.transform(X_new) y_new = model.predict(X_new_poly) # 绘制结果 import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(X, y, label='Data') plt.plot(X_new, y_new, color='r', label='Predictions') plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.legend() plt.show() 在这个示例中，我们生成了一些随机数据，并使用PolynomialFeatures创建了二次多项式特征。然后，使用LinearRegression拟合了线性回归模型，并使用这个模型对新数据进行预测。最后，使用matplotlib库绘制了原始数据和预测结果的散点图和曲线。你可以根据自己的数据和需求，调整多项式的阶数和其他参数。

多元非线性回归模型python

多元非线性回归模型在Python中可以使用多种库和方法实现。以下是一种常用的方法： 1. 使用scikit-learn库进行多元非线性回归模型拟合： python from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.pipeline import make_pipeline # 创建一个多项式特征转换器 poly_features = PolynomialFeatures(degree=2) # 创建一个线性回归模型 linear_regression = LinearRegression() # 创建一个Pipeline，将特征转换器和线性回归模型串联起来 pipeline = make_pipeline(poly_features, linear_regression) # 使用训练数据进行模型拟合 pipeline.fit(X_train, y_train) # 使用测试数据进行预测 y_pred = pipeline.predict(X_test) 在上述代码中，首先使用PolynomialFeatures将输入特征进行多项式转换，然后使用LinearRegression进行线性回归拟合。最后，使用Pipeline将特征转换器和线性回归模型串联起来，方便进行数据预处理和模型拟合。 2. 使用statsmodels库进行多元非线性回归模型拟合： python import statsmodels.api as sm # 添加多项式特征 X_poly = sm.add_constant(X) for i in range(2, degree+1): X_poly = np.concatenate((X_poly, np.power(X, i)), axis=1) # 拟合多元

多元非线性回归代码python

以下是一个示例的多元非线性回归代码，使用Python中的scikit-learn库： python from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.pipeline import make_pipeline import numpy as np # 生成随机数据 np.random.seed(0) x = np.random.rand(100, 1) y = np.sin(2*np.pi*x) + 0.1*np.random.randn(100, 1) # 定义模型管道 model = make_pipeline(PolynomialFeatures(3), LinearRegression()) # 模型拟合 model.fit(x, y) # 预测新的数据点 x_test = np.linspace(0, 1, 100).reshape(-1, 1) y_test = model.predict(x_test) # 可视化结果 import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(x, y) plt.plot(x_test, y_test, color='r') plt.show() 在上面的代码中，我们使用了PolynomialFeatures(3)将输入$x$的多项式特征扩展到3阶，然后将其输入LinearRegression()来拟合非线性函数。最后，我们使用可视化工具matplotlib来绘制拟合结果。

python多元非线性回归模型

Python是一种非常流行的编程语言，它有着丰富的数据分析和机器学习模块，使得Python成为实现多元非线性回归的一种强大工具。 多元非线性回归模型是一种统计学习方法，用于建立输入与输出变量之间的复杂非线性关系。这种模型可应用于各种领域，如金融、生物学、工程学和物理学。 Python中的多元非线性回归模型实现主要依赖于numpy、pandas和sklearn等模块。在实现时，通常需要构建多项式特征和增加交叉特征，以获得更好的预测性能。同时，还可以使用正则化技术来避免过度拟合。 在实现多元非线性回归模型时，需要对数据进行适当的预处理，如特征缩放和数据标准化等。接下来，使用Python中的相关函数和模块进行模型训练和预测。 Python的多元非线性回归模型具有许多优点，如易于实现、灵活性高、可视化分析等，这使得它在机器学习领域得到了广泛应用。

python多元非线性回归

多元非线性回归是指有多个自变量以及非线性关系的回归问题，可以使用多项式回归、神经网络等方法进行建模。 下面以多项式回归为例，介绍如何使用Python进行多元非线性回归建模： 1. 导入需要的库 python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures 2. 准备数据 python # 自变量 X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) # 因变量 y = np.array([2, 3, 4, 5]) 3. 定义模型 python # 多项式回归模型 poly = PolynomialFeatures(degree=3) # 指定多项式的阶数 regressor = LinearRegression() model = make_pipeline(poly, regressor) 4. 拟合数据 python model.fit(X, y) 5. 进行预测 python # 预测新的数据点 X_new = np.array([[2, 3], [4, 5]]) y_new = model.predict(X_new) 6. 可视化拟合结果 python # 可视化拟合结果 plt.scatter(X[:, 0], y) plt.plot(X_new[:, 0], y_new, 'ro') plt.show() 上面的代码中，我们使用了PolynomialFeatures将输入$X$的多项式特征扩展到3阶，然后将其输入LinearRegression()来拟合非线性函数。最后，我们使用可视化工具matplotlib来绘制拟合结果。

python进行多元非线性回归

可以使用Python中的scikit-learn库进行多元非线性回归。以下是一个简单的示例代码： python from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.pipeline import Pipeline # 创建一个多项式回归模型 poly_model = Pipeline([('poly', PolynomialFeatures(degree=3)), ('linear', LinearRegression())]) # 训练模型 poly_model.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = poly_model.predict(X_test) 其中，PolynomialFeatures用于将特征进行多项式扩展，LinearRegression用于进行线性回归，Pipeline用于将多项式扩展和线性回归组合成一个模型。在训练模型时，需要传入训练集的特征和标签，即X_train和y_train。在预测时，需要传入测试集的特征，即X_test，模型会输出预测的标签，即y_pred。 需要注意的是，多项式回归容易出现过拟合现象，因此需要对模型进行正则化处理，以提高模型的泛化能力。可以使用Ridge或Lasso等正则化方法进行处理。

sklearn 多元 非线性回归

sklearn提供的多元非线性回归模型有很多种，其中比较常用的是基于核方法的回归模型，如SVR（支持向量回归）和KRR（核岭回归）等。 以SVR为例，它可以处理非线性回归问题，通过使用核函数将数据映射到高维空间中，然后在高维空间中构建线性模型，从而实现非线性回归。在sklearn中，可以使用SVR模型实现多元非线性回归，代码示例如下： python from sklearn.svm import SVR import numpy as np # 构造训练数据 X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) y = np.array([2, 5, 8]) # 构造SVR模型 svr_model = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1) # 训练模型 svr_model.fit(X, y) # 预测 X_test = np.array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]]) y_pred = svr_model.predict(X_test) print(y_pred) 其中，SVR的核函数选择了径向基函数（rbf），C为正则化参数，gamma为核函数的系数。 除了SVR以外，sklearn还提供了其它的多元非线性回归模型，如KRR、MLPRegressor等，可以根据实际需求选择适合的模型。

sklearn多元非线性回归

对于多元非线性回归，sklearn可以使用多项式特征和线性回归模型来实现。下面是一个简单的例子： python from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.pipeline import make_pipeline # 创建多项式特征 poly_features = PolynomialFeatures(degree=2) # 创建线性回归模型 linear_regression = LinearRegression() # 创建pipeline，将多项式特征和线性回归模型组合在一起 model = make_pipeline(poly_features, linear_regression) # 训练模型 model.fit(X, y) # 预测 y_pred = model.predict(X_test) 在这个例子中，首先使用PolynomialFeatures创建了二次多项式特征，然后使用LinearRegression创建了线性回归模型。最后使用make_pipeline将两者组合在一起，形成了一个pipeline。 你可以根据自己的需要调整多项式的阶数degree，以获得更高阶的非线性关系。

python多元非线性拟合

在Python中，可以使用多项式回归来进行多元非线性拟合。多项式回归是一种常用的方法，它可以用来拟合更加复杂的数据集。通过使用多项式回归，我们可以将数据拟合成一个多项式函数，从而得到一个非线性的拟合曲线。 以下是一个使用多项式回归来进行多元非线性拟合的代码示例： python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据集 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) y = np.array([2.5, 4.5, 4.8, 5.5, 6.0, 7.0, 7.8, 8.0, 9.0, 9.5]) # 计算多项式回归系数 coefs = np.polyfit(x, y, 3) # 使用np.poly1d函数来生成一个多项式拟合对象 poly = np.poly1d(coefs) # 生成新的横坐标，使得拟合曲线更加平滑 new_x = np.linspace(min(x), max(x), 1000) # 绘制拟合曲线 plt.scatter(x, y) plt.plot(new_x, poly(new_x), color='red') plt.show() 在上述代码中，我们首先定义了数据集x和y，然后使用np.polyfit函数计算多项式回归系数。接着，我们使用np.poly1d函数将系数转换为一个多项式拟合对象。最后，我们生成新的横坐标new_x，并使用拟合对象poly对新的横坐标进行拟合，得到拟合曲线。最后，我们使用matplotlib库将数据点和拟合曲线绘制出来。 通过以上代码，我们可以得到一个多元非线性拟合的结果。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [三种用python进行线性/非线性拟合的方法](https://blog.csdn.net/weixin_67016521/article/details/130119425)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [python完成非线性拟合](https://blog.csdn.net/u010824101/article/details/122162557)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

python 非线性回归置信区间

要在Python中计算非线性回归的置信区间，你可以使用统计模块statsmodels中的函数。这个模块提供了一个称为OLS（Ordinary Least Squares）的方法来进行回归分析，并且可以计算置信区间。下面是一个示例代码，展示了如何使用statsmodels来计算非线性回归的置信区间： import numpy as np import statsmodels.api as sm # 定义自变量x和因变量y的数据 x = (20 - np.arange(20))**2 y = np.array([10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) # 添加常数列 X = sm.add_constant(x) # 使用OLS方法进行回归分析 model = sm.OLS(y, X) # 拟合回归模型 results = model.fit() # 计算预测值和置信区间 predictions = results.get_prediction(X) predicted_values = predictions.predicted_mean confidence_interval = predictions.conf_int() # 打印预测值和置信区间 print("Predicted Values:", predicted_values) print("Confidence Interval:", confidence_interval) 在这个示例中，首先定义了自变量x和因变量y的数据。然后使用sm.add_constant()函数为自变量添加常数列，这是因为OLS方法需要常数项。接下来，使用sm.OLS()方法创建了回归模型，并使用fit()方法拟合了模型。最后，使用get_prediction()函数计算了预测值和置信区间，其中predicted_mean表示预测值，conf_int()表示置信区间。 请注意，这只是一个示例代码，并且假设你已经安装了statsmodels模块。你需要根据你的具体问题和数据进行相应的调整和修改。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [用Python绘制回归线、置信区间和预测区间](https://blog.csdn.net/weixin_34377697/article/details/112830439)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [python多元(非)线性回归及置信区间的绘制](https://blog.csdn.net/m0_46268055/article/details/125362141)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

多元非线性回归用哪些软件可以实现

多元非线性回归可以用许多统计软件实现，以下是一些常用的软件： 1. R语言：R提供了许多包用于实现多元非线性回归，如“nlme”、“nls”等。 2. Python：Python也提供了许多库来实现多元非线性回归，如“scipy.optimize.curve_fit”、“statsmodels”等。 3. SAS：SAS提供了PROC NLIN来实现非线性回归分析。 4. SPSS：SPSS提供了非线性回归分析功能。 5. MATLAB：MATLAB提供了许多工具箱来实现非线性回归分析，如“Curve Fitting Toolbox”、“Optimization Toolbox”等。 以上是一些常用的软件，具体使用哪种软件需要根据自己的需求和熟练程度来选择。

多元非线性回归方程怎么建立数学模型

多元非线性回归是一种建立数学模型的方法，它可以用于预测因变量与多个自变量之间的关系，而且自变量和因变量之间不一定是线性关系。 下面是建立多元非线性回归方程的一般步骤： 1. 收集数据，包括因变量和自变量的数据。 2. 确定自变量和因变量之间的关系形式，例如多项式、指数函数、对数函数等等。这可以通过分析数据的趋势来确定。 3. 使用非线性回归分析来拟合数据，并确定最佳拟合函数。这可以使用各种统计软件来完成，例如MATLAB、R、Python等等。 4. 对模型进行评估和验证，包括计算决定系数、均方差等指标来评估模型的精度和可靠性。 5. 如果模型表现良好，就可以使用它来预测新数据的结果。如果模型表现不佳，就需要重新评估和修改模型。 需要注意的是，建立多元非线性回归方程需要一定的数学和统计知识，建议在进行建模之前先学习相关知识和技能。

多元非线性回归求解可信度测试代码

对于多元非线性回归模型，评估其可信度的方法与线性回归略有不同。一个常用的方法是计算拟合优度（goodness of fit）指标，如决定系数（coefficient of determination）或校正决定系数（adjusted coefficient of determination）。 以下是一个示例代码，用于计算多元非线性回归模型的可信度测试： python import numpy as np from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 准备数据 X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # 自变量 y = np.array([10, 20, 30]) # 因变量 # 创建多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2) X_poly = poly.fit_transform(X) # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 拟合数据 model.fit(X_poly, y) # 计算决定系数 r_squared = model.score(X_poly, y) print("R-squared:", r_squared) 在上面的示例中，我们首先准备了自变量X和因变量y的数据。然后，使用PolynomialFeatures将自变量X转换为多项式特征。接下来，创建了一个线性回归模型，并使用fit()方法拟合转换后的数据。最后，使用score()方法计算模型的决定系数，并将结果打印出来。 请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能涉及到更复杂的非线性函数和模型。同时，还可以使用其他指标来评估模型的可信度，如根据残差分析进行的F统计量、AIC（赤池信息准则）等。具体选择哪种指标取决于具体情况和需求。
yaml

竹签数据集配置yaml文件

这个是竹签数据集配置的yaml文件，里面是我本地的路径，大家需要自行确认是否修改

最新推荐

竹签数据集配置yaml文件

这个是竹签数据集配置的yaml文件，里面是我本地的路径，大家需要自行确认是否修改

半导体测试设备 头豹词条报告系列-17页.pdf.zip

行业报告 文件类型：PDF格式 打开方式：双击打开，无解压密码 大小：10M以内

ChatGPT技术在金融投资中的智能决策支持.docx

ChatGPT技术在金融投资中的智能决策支持

13、基于Jsp+MySQL的物业管理系统.zip

项目描述 主要功能有： 保安保洁管理 保修管理 房产信息管理 公告管理 管理员信息管理 业主信息管理 登录管理 技术栈 jsp + bootstrap + jquery  + DBCP 运行环境 Jdk8 + eclipse + Tomcat8.5 + mysql5.7 数据库修改后地址 url = jdbc:mysql://localhost:3306/management?characterEncoding=utf8

安全文明监理实施细则_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告_监理实施细则.ppt

安全文明监理实施细则_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告_监理实施细则.ppt

"REGISTOR：SSD内部非结构化数据处理平台"

REGISTOR：SSD存储裴舒怡，杨静，杨青，罗德岛大学，深圳市大普微电子有限公司。公司本文介绍了一个用于在存储器内部进行规则表达的平台REGISTOR。Registor的主要思想是在存储大型数据集的存储中加速正则表达式（regex）搜索，消除I/O瓶颈问题。在闪存SSD内部设计并增强了一个用于regex搜索的特殊硬件引擎，该引擎在从NAND闪存到主机的数据传输期间动态处理数据为了使regex搜索的速度与现代SSD的内部总线速度相匹配，在Registor硬件中设计了一种深度流水线结构，该结构由文件语义提取器、匹配候选查找器、regex匹配单元（REMU）和结果组织器组成。此外，流水线的每个阶段使得可能使用最大等位性。为了使Registor易于被高级应用程序使用，我们在Linux中开发了一组API和库，允许Registor通过有效地将单独的数据块重组为文件来处理SSD中的文件Registor的工作原

typeerror: invalid argument(s) 'encoding' sent to create_engine(), using con

这个错误通常是由于使用了错误的参数或参数格式引起的。create_engine() 方法需要连接数据库时使用的参数，例如数据库类型、用户名、密码、主机等。 请检查你的代码，确保传递给 create_engine() 方法的参数是正确的，并且符合参数的格式要求。例如，如果你正在使用 MySQL 数据库，你需要传递正确的数据库类型、主机名、端口号、用户名、密码和数据库名称。以下是一个示例： ``` from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@hos

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人：图卢兹国立理工学院（图卢兹INP）学科或专业：计算机与电信提交人和支持人：M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题：海量3D模型的自适应传输博士学校：图卢兹数学、计算机科学、电信（MITT）研究单位：图卢兹计算机科学研究所（IRIT）论文主任：M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员：M. GWendal Simon，大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士，国家地理研究所评审团成员：M. MAARTEN WIJNANTS，哈塞尔大学，校长M. AXEL CARLIER，图卢兹INP，成员M. GILLES GESQUIERE，里昂第二大学，成员Géraldine Morin女士，图卢兹INP，成员M. VINCENT CHARVILLAT，图卢兹INP，成员M. Wei Tsang Ooi，新加坡国立大学，研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五，图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位，由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�

1.创建以自己姓名拼音缩写为名的数据库，创建n+自己班级序号（如n10）为名的数据表。2.表结构为3列：第1列列名为id,设为主键、自增；第2列列名为name;第3列自拟。 3.为数据表创建模型，编写相应的路由、控制器和视图，视图中用无序列表（ul 标签）呈现数据表name列所有数据。 4.创建视图，在表单中提供两个文本框，第一个文本框用于输入以上数据表id列相应数值，以post方式提交表单。 5.控制器方法根据表单提交的id值，将相应行的name列修改为第二个文本框中输入的数据。

步骤如下： 1. 创建数据库和数据表 创建名为xny_n10的数据表，其中xny为姓名拼音缩写，n10为班级序号。 ``` CREATE DATABASE IF NOT EXISTS xny_n10; USE xny_n10; CREATE TABLE IF NOT EXISTS xny_n10 ( id INT(11) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50), column3 VARCHAR(50) ); ``` 2. 创建模型 在app/Models目录下创建XnyN10.php文件，定义XnyN10模型类，继承自I