宠物装备 装备类别
游戏中的宠物可装备分为帽子、项链、武器与戒指四类，其中戒指可以装备2枚，即，宠物身上最多可以有5件装备。装备能产生增加宠物属性的效果。武器分类
宠物武器可以分为剑类武器、刀类武器、锤类武器、杖类武器与鞭类武器。装备基本属性表
增加光攻和暗攻
增加HP和SP上限
增加PP上限
增加HP上限
增加SP上限
增加光攻和暗攻
&关于物品装备的等级限制
装备都标有最低等级要求。需要达到相应等级及该等级以上才能使用这个装备。将鼠标放到装备上可查看等级要求。装备的获得
游戏中玩家可以通过多种途径获得，比如冒险中打败怪物，做任务获得奖励，与其他玩家交易获得。
在《宠物森林》里，宠物的装备分为以下几个类别：项链，戒指，武器，头部。
1． 武器分为剑，刀，锤，杖，鞭，宠物装备上可以增加光攻或者暗攻，还有可能增加相应的血量和魔法
2． 头部分为帽子和头盔，宠物装备上可以增加光防或暗防，或者某些特定属性
3． 宠物装备上戒指可以增加宠物的属性上限，光暗攻防属性，或者某些特定属性
4． 宠物装备上项链可以增加宠物的属性上限，光暗攻防属性，或者某些特定属性
5． 同时，各种装备由于添加属性的多少和数值的高低将会有品质上的差异，低等级的白色装备，到高级一些的绿色、蓝色以及橙色装备，到传说中的红色装备之间装备在宠物身上后所产生的效果都是不同的。
宠物可以同时装备一个头部，2个戒指，1条项链，以及一把武器。
装备词缀介绍
词缀系统—在宠物森林中，每件宠物装备都可以附加一个或者多个词缀，词缀的功能是在装备的初始属性上再次对装备的进行强化，一件拥有词缀的装备对于玩家来说要比没有词缀的同种装备更有价值。
&装备词缀种类
在宠物森林中词缀的种类多近百种，主要的附加属性有以下16种。
增加的光攻点数
增加的暗攻点数
增加的光防点数
增加的暗防点数
元素类型,增加的抗性点数
增加的HP上限点数
增加的SP上限点数
增加的PP上限点数
增加的攻击力浮动率
增加的暴击率
增加的普通攻击的优先点
增加的普通攻击的PP消耗点
增加的技能的优先点
增加的技能的PP消耗点
增加的攻击失误率
增加的攻击无效率
增加光攻若干点
增加暗攻若干点
增加光防若干点
增加暗防若干点
增加光攻和暗攻若干点
增加光防和暗防若干点
增加对自然副作用的抵抗若干点
增加对神圣副作用的抵抗若干点
增加对火焰副作用的抵抗若干点
增加对水副作用的抵抗若干点
增加对幻影副作用的抵抗若干点
增加对超能副作用的抵抗若干点
增加对地副作用的抵抗若干点
增加对风副作用的抵抗若干点
增加HP上限若干点
增加SP上限若干点
增加PP上限若干点
增加暴击率若干点
增加优先度若干点
增加若干闪避
有若干概率使佩戴者受到的火系伤害减少1-50点
有若干概率使佩戴者受到的火系伤害减少30-120点
有若干概率使佩戴者受到的火系伤害减少50-180点
有若干概率使佩戴者受到的风系伤害减少1-60点
有若干概率使佩戴者受到的风系伤害减少20-130点
有若干概率使佩戴者受到的风系伤害减少40-200点
有若干概率使佩戴者受到暗黑攻击时对施法者产生20-70点水系伤害
有若干概率使佩戴者受到暗黑攻击时对施法者产生50-160点水系伤害
有若干概率使佩戴者受到暗黑攻击时对施法者产生120-240点水系伤害
有若干概率使佩戴者受到光明攻击时对施法者产生30-99点地系伤害
有若干概率使佩戴者受到光明攻击时对施法者产生78-190点地系伤
有若干概率使佩戴者受到光明攻击时对施法者产生141-260点地系伤害
当对敌人的伤害总数累计达到1900时,获得无双状态，两攻上升15%,暴击率提高若干，持续3回合。无双状态结束后，重新累计。 装备身上产生效果： 两攻上升,暴击率提高
攻击HP全满的单位时，能造成若干的额外伤害加成
增加自身7点暴击，为自己身后的队友增加若干光防，但佩戴者受到地属性攻击时，有25%几率伤害加成40% 。装备身上产生效果： 增加光防
本方队友中（包括召唤单位）存在等级超过自身等级时，可以增加若干点两防
身上存在中毒状态时，增加自身暴击若干点，每回合有30%几率恢复SP10点
对女性宠物造成若干点以下伤害时，有30%几率造成对手掐伤状态
当佩戴者成功打死对方HP上限不高于佩带者HP上限3倍的宠物时，如本方有其他队友HP低于25%,则以被打死的宠物HP上限若干的量平均治疗本方所有队员。
增加火属性伤害若干
增加水属性伤害若干
增加地属性伤害若干
增加风属性伤害若干
每回合开始为自己增加一个无任何效果的“减益状态”水钻。装备身上产生效果：无任何效果的"减益状态"
受到风属性攻击时，有若干几率解除还剩余2回合冷却技能的冷却
受到水属性攻击时，有若干几率解除还剩余2回合冷却技能的冷却
当自身HP与SP均低于上限10%时，增加普通攻击威力若干，自身两防上升[PW*0.6]%
战斗前3个回合能为佩戴者增加40点光攻
成功对敌人造成火属性伤害时，可以为自己增加红石状态,增加若干暴击率,持续15回合。装备身上产生效果： 增加暴击率
成功对敌人造成自然属性伤害时，可以为自己增加绿石状态,每回合自我治疗若干点HP,持续15回合。装备身上产生效果： 每回合自我治疗
成功对敌人造成地属性伤害时，可以为自己增加黄石状态,每回合回复若干点SP,持续15回合。装备身上产生效果： 每回合回复SP
在攻击敌人时产生暴击后，可获得一个镶铜效果:提高两防若干,持续5回合。装备身上产生效果： 两防提高
在攻击敌人时产生暴击后，可获得一个镶银效果:提高两防若干,持续5回合。装备身上产生效果： 两防提高
在攻击敌人时产生暴击后，可获得一个镶金效果:提高两防若干,持续5回合。装备身上产生效果： 两防提高
在攻击敌人时产生暴击后，可获得一个镶钻效果:提高两防若干,持续5回合。装备身上产生效果： 两防提高
使自己和相邻单元格的宠物的暗攻提高若干。装备身上产生效果： 暗攻提高
使自己和相邻单元格的宠物的光防提高若干点。装备身上产生效果： 光防提高
使自己和相邻单元格的宠物的暴击率上升若干点。装备身上产生效果： 暴击率上升
使自己和相邻单元格的宠物在偶数回合SP回复若干点。装备身上产生效果： 偶数回合SP回复
处于后排时，本方其他队友成功获得治疗时，佩戴者也可以获取其治疗效果若干的HP。装备身上产生效果：
每次对方治疗的点数都会累积，达到1000点时，可以为自己增加一个"无情状态",两攻上升若干,暴击率提高13%。持续4回合。结束后，重新累计。装备身上产生效果： 两攻上升,暴击率提高
如自己身上带有3个以上(含3个）"减益状态"时，则本回合两攻上升若干,暴击率提高10%。装备身上产生效果： 两攻上升,暴击率提高
有若干概率使被攻击者带有绝望状态持续2-3个回合。使其无法接受治疗，且使用普通攻击时30%几率不造成伤害）。装备身上产生效果： 无法接受治疗，且使用普通攻击时有30%几率不造成伤害
以火属性普通攻击对方时，忽略对方光防若干点
以水属性普通攻击对方时，忽略对方光防若干点
以风属性普通攻击对方时，忽略对方暗防若干点
以地属性普通攻击对方时，忽略对方暗防若干点
使用普通攻击时，有26%的几率造成对方破甲状态,两防各下降若干点，持续3个回合。装备身上产生效果： 两防下降
成功对敌人造成普通攻击伤害时，能消耗掉对方若干点SP
战斗前3个回合能为佩戴者增加若干点光攻
战斗前3个回合能为佩戴者水属性攻击所造成的伤害增加若干点
战斗前3个回合能为佩戴者火属性攻击所造成的伤害增加若干点
战斗前3个回合能为佩戴者地属性攻击所造成的伤害增加若干点
战斗前3个回合能为佩戴者风属性攻击所造成的伤害增加若干点
战斗第4个回合起能为佩戴者增加若干点暗攻
战斗第4个回合起能为佩戴者增加若干点水属性攻击力
战斗第4个回合起能为佩戴者增加若干点火属性攻击力
战斗第4个回合起能为佩戴者增加若干点地属性攻击力
战斗第4个回合起能为佩戴者增加若干点风属性攻击力
发动攻击时,如自身HP与SP均低于上限20%时,增加暴击率若干。装备身上产生效果： 暴击率增加
当自身HP与SP均低于上限20%时，发动自然属性攻击，伤害可追加若干,且命中后有21%几率造成对手麻痹的状态1至3之间随机个回合
当自身HP与SP均低于上限6%时，受到任何超过若干点以上的攻击伤害时，伤害均无效化，并恢复30%SP以及攻击伤害点数的HP
在被三整除的回合自我治疗最大HP的若干后使用快捷导航没有帐号？
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部落格搬运-CT2.6正式版道具经验装备完整版
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Lv.11, 积分 27195, 距离下一级还需 2805 积分
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1：Lv79以上升級需要的經驗值調降
2、LV76以及76以上的怪物經驗值調升20%
3、活力推薦系統改善　新增奈比特系統(因為時間不夠寫 大家明天上線就知道嚕QQ)
可以看出升級需要的經驗值真的大幅降低惹　尤其是79到80這道門檻低嚕一半
應該是研發希望能讓大家早點換S80　可以比較快提升戰力
至於後面也都下降了40%~32%左右　加上Lv76以上高等怪經驗值多20%
還有活力推薦系統變得更好用　練功時間估計可以大大縮短　
也是這次改版最大的好消息！
PS：改版後七封印史詩任務的經驗只有原本的40%左右　
　　 能解的今天晚上快點解完唷
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《BOSS斗篷&不滅的札肯耳環》
1、打倒斗篷代表的魔王有機率掉落封印的斗篷(機率滿低的唷　最好出的哈里夏大概10掉1)
2、可以到魯因找編織員沃夫　亞當斯解除封印(100多萬金幣)
3、執行任務繡有靈魂的斗篷　可以把斗篷升級成靈魂斗篷
4、三種任務都是要推王20次才能完成
5、不滅的札肯耳環在打倒上級札肯時有機率掉落(這個機率就很低很低惹…)
6、如果有不滅的札肯耳環　原本的札肯耳環就不會產生效果
7、斗篷有專用技能可以傳到BOSS的入場NPC位置
解除封印後不但物防乘以2 竟然連重量也減輕惹一半!!　這是什麼巫術!!
不過屬性防禦的部分　反而是一般型的比較優唷　這天兒就有點搞不懂啦ˇˇ
BOSS斗篷還有一個方便的技能　就是可以直接傳到副本入場NPC(要施法時間的喔)
當大家手忙腳落趕集合時　只要輕輕一按~~馬上就像鬼一樣出現在集合點!!酷斃惹XD
(这里我再加入些日服说明)
披风定点传送的再使用时间为30分钟·
==============================
基本上就是札肯耳環的加強版 治癒量多惹5% 休克和精神攻擊抵抗+10%
還多了黑暗屬性防禦15的效果 不過吸血效果一樣只有4%喔
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《精品店》
1、可以用金幣直接交易~
2、新增商品：A2級武器(20,741,000金幣)
3、新增商品：A/B魔防飾品(封印的聖威項鍊1,998,000金幣)
精品店終於可以用金幣直接買囉！　而且價格天兒覺得還滿OK滴
三轉之前的小嫩嫩角色過渡期買來用　應該還算不錯用滴~
《財富矮人三兄弟&城鎮鐵匠》
1、財富的鐵匠可以進行A3等級的武器互換
2、財富的地下商人有賣古幣1:4　每天20:00~24:00營業　Lv60以上角色才能購買
　　每個角色每天可以買50萬個古幣　每天早上6:30重置
3、財富的商人不再販賣S晶和A晶
4、城鎮鐵匠可以進行A級防具的解除封印／重新封印
5、城鎮鐵舖的設計圖商人開始販賣彈卷(到A級)
《神祕的晶體》
1、改成每天早上6:30重置
2、開出來的晶體碎片名稱改成更容易辨別的名稱(例如：武器晶體碎片-S級)
3、道具圖示變更為更好辨別的圖案
4、降低換武防卷需要的金幣
5、新增可以兌換祝福武防卷的晶體碎片
6、C/D武防卷的晶體碎片可以換精製的晶體(隨機開出一個生命石)
7、D武防卷的晶體碎片可以換神祕的晶體(隨機開出另一個晶體碎片)
精製的晶體兌換價格：D武碎片X30　D防碎片X100　C防碎片X15　C防碎片X50　
神秘的晶體兌換價格：D武碎片X10　D防碎片X30
整體來說是把整個任務都調好惹　除了新增祝福的武防卷
最大的好消息當然是改成每天早上6:30重置　而且新增不同的對獎功能
可以把大家抽到還嫌佔位置的C/D武防卷碎片　收集起來換成別的東西再抽一次獎唷！
登登登～神秘的晶體500開！
因為有機會又開到神秘的晶體(再來一次=.=”)　所以總共是525次ˇˇ
……實驗結果咧ˋˊ!?當天兒開惹100多個以後　就覺得實在是不方便記錄=.=””
因為生命石種類實在太多惹　囧　要做統計會很花時間
所以天兒只列出開到最爛的和最好的　給大家參考一下它出的範圍在哪喔！
開到最爛的：生命石-61級　(對…沒開出比這更爛的=.=”)
開到最好的：高級生命石-84級 特級生命石-82級
根據天兒開惹500次　感覺應該是等級61~84　中/高/特級的生命石都有可能會出ˇˇ
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《S84套裝效果強化》
1、薄暮貴族重裝：移動速度+5　傷害魔法抵抗+1%　命中+4
2、薄暮貴族輕裝：麻痺抗性+50%　迴避+7(实装后+3)　致命攻擊威力+172
3、薄暮貴族長袍：移動速度+7　MP消耗量-3%
4、博佩斯重裝：移動速度+7 命中+4
5、博佩斯輕裝：衝擊抵抗+50%　MP+360　致命攻擊威力+182
6、博佩斯長袍：移動速度+7　MP+92
7、殤曲長袍：移動速度+7　MP+97　MP消耗量-3%
（很受大家关注的稀有型金星是否也同样属性加强，日版更新也无提到··所以大家自己想好·）
《弓箭平射MP消耗下降》
無等1~3→1　　Ｄ級4~6→2　　Ｃ級7~8→3
Ｂ級9→4　　　Ａ級10→5　　 Ｓ級11~12→6
對弓手來說當然是好事啦 不過感覺節射這個特效就變相大幅弱化惹
有在用節射弓的朋友　可能要考慮換其他特效囉
不知道研發之後有沒有考慮修改節射滴功能　變成機率回魔之類的ˇˇ
其實道具變更的地方很多　不過太瑣碎的大家明天可以看官網改版明細就好ˇˇ
因為天兒時間實在是不太夠　所以只能挑重點　寫寫比較詳細的東西QQ
希望今天的改版報導大家還滿意啊　也請大家期待明天的改版唷！
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回家仔细看看～～～
[color=Red][b]其他眼泪点请点击签名内文字链接[/b][/color][url=/thread--2.html]彩虹田野眼泪点[/url][url=/thread--2.html]虎脊山脉眼泪点[/url][url=/thread--1.html]猎鹰高原眼泪点[/url][url=/thread--1.html]莫哈特比眼泪点[/url][url=/thread--1.html]黎明半岛眼泪点[/url][url=/thread--1.html]咏唱之地眼泪点[/url][url=/thread--1.html]古代森林眼泪点[/url]
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FB出的新披风将来很长一段时间是值钱东西噢··做js的一定要注意·
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47f收古币\\s宝,1:4.
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好东西，顶~~~~
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日管网介绍早出了啊，我周末还赶着做了2 7封印。
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引用 エレメンタルマスター 于 18:14:09发表的:
日管网介绍早出了啊，我周末还赶着做了2 7封印。
改版会对七封印有什么影响么?不明白
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63F到处流浪!~~
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多个7封印做任务能出基地书
原来那个7经验下降，标准是79级30%
现在79经验调降，标准还是30%
所以经验少了，sp少了。
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这个日官网提前2－3周就告知了。
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这其实是个总集篇·
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是固定30%?不是固定经验的?
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还有，改版当月
要提前刷15场。
要不改完版还得补刷6场。
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披风好漂亮
世界上只剩下三个人I，me，myself
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半个全家福
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于 18:24:16发表的:
是固定30%?不是固定经验的?
所以改版后7经验下降了大约50%。
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天堂II版面勋章
天堂II版面勋章
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【ML Experiments】（7）
Kaggle搞起来
Kaggle比赛多依靠机器来自动处理，机器学习几乎是必须要的技能。开始搞Kaggle需要的机器学习技能并不深入，只是需要对于机器学习的常见几个方法有基本了解即可，比如说对于一个问题，你可以认识到它是个classification的问题啊还是regression的问题啊，为什么机器可以根据你输入的一个矩阵来算出来分类结果啊。
其实有时候真的在于是不是愿意踏出那一步，一旦踏出了那一步，做与不做真的是天壤之别。
hacker的方式就是通过不断的尝试来学习，所以，搞机器学习，不实践，等于屁事没做。
Biological Response比赛
根据分子的化学性质预测生物反应
这个比赛给出了csv格式的数据，每一行对应一个分子，第一列描述了实际的生物反应（分别为类别0和类别1），其余的列是通过分子的特性（比如样本大小、形状和元素构成等）得到的分子描述子，该描述子已经被归一化处理了。
第一次提交
该比赛是一个二元分类问题，其数据经过了特征提取和选择，使得预处理工作更加简单，虽然这个比赛已经结束了，但仍然可以提交解决方案，这样就可以看到你和世界上最好的数据科学家的比较了。
这里，我使用随机森林的算法来进行训练和预测，虽然随机森林是一个比较高级的分类器，但是由于sklearn库，这让该算法的使用变得很简单。
这里我们首先不需要知道这些技术蕴含的数学原理是什么，做实验让我们了解这个算法或工具的工作状况。下面就是运行这个程序，然后将生成的结果提交上Kaggle。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from numpy import genfromtxt, savetxt
def main():
dataset = genfromtxt(open('Data/train.csv','r'), delimiter=',', dtype='f8')[1:]
target = [x[0] for x in dataset]
train = [x[1:] for x in dataset]
test = genfromtxt(open('Data/test.csv','r'), delimiter=',', dtype='f8')[1:]
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rf.fit(train, target)
predicted_probs = [[index + 1, x[1]] for index, x in enumerate(rf.predict_proba(test))]
savetxt('Data/submission.csv', predicted_probs, delimiter=',', fmt='%d,%f',
header='MoleculeId,PredictedProbability', comments = '')
if __name__=="__main__":
评估和交叉检验
如果我们要使用梯度树提升(Gradient Tree Boosting)的方法来代替随机森林算法，或者用更加简单的线性模型。
在这个过程中，从sklearn导入方法并生成提交文件是很简单的，但是如何比较其性能成为了关键问题。如果对模型作了一个调整就提交一次是不实际的。所以我们要依次做两件事：
定义评估函数
你总是需要一些评估函数来决定你的模型执行效果好坏。理想上，这些评估函数最好和Kaggle的评估度量是一样的。在这个问题的比赛中，评估度量是log-loss函数。
import scipy as sp
def llfun(act, pred):
epsilon = 1e-15
pred = sp.maximum(epsilon, pred)
pred = sp.minimum(1-epsilon, pred)
ll = sum(act*sp.log(pred) + sp.subtract(1,act)*sp.log(sp.subtract(1,pred)))
ll = ll * -1.0/len(act)
最后，我们需要数据来测试我们的模型。当我们第一次提交结果的时候，Kaggle使用log-loss函数比较了你的预测结果和真实世界的结果，没有测试数据的情况下，我们该如何在本地测试我们的模型呢？
交叉验证是一种解决的办法。
交叉检验是一种简单的技术，其使用训练数据的一部分数据进行测试。在sklearn中，它构建了生成交叉验证集的一套工具。
在下面的代码中，构建了10个交叉验证集合，其中将10%的训练数据储备下来，测试算法结果。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import cross_validation
import logloss
import numpy as np
def main():
dataset = np.genfromtxt(open('Data/train.csv','r'), delimiter=',', dtype='f8')[1:]
target = np.array([x[0] for x in dataset])
train = np.array([x[1:] for x in dataset])
cfr = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
cv = cross_validation.KFold(len(train), k=5, indices=False)
results = []
for traincv, testcv in cv:
probas = cfr.fit(train[traincv], target[traincv]).predict_proba(train[testcv])
results.append( logloss.llfun(target[testcv], [x[1] for x in probas]) )
print "Results: " + str( np.array(results).mean() )
if __name__=="__main__":
这里值得一提的是，交叉验证的结果可能和Kaggle给你的打分不一致，这是因为：
随机森林的随机成分会使每次结果不一样；
实际的测试数据有可能偏离训练数据，尤其是数据量小的情况下，训练数据可能无法体现数据分布的整体特征；
验证方式的不同实现也会使得结果有差异
补充：Linux下python科学计算环境的安装
用python进行科学计算主要需要三个包：numpy、scipy、scikit-learn、matplotlib。
可以下载python的包管理工具pip进行安装，但是在安装scipy的过程中遇到一点问题。
Scipy需要LAPACK和BLAS的支持。
这两个数学库是很多linux科学计算软件需要调用的。
LAPACK，其名为Linear Algebra PACKage的缩写，是用Fortran语言编写的用于数值计算的函数集。它提供了丰富的工具函数，可用于诸如解多元线性方程、线性系统方程组的最小平方解、计算特征向量、用于计算矩阵QR分解的Householder转换、以及奇异值分解等问题。
BLAS，全称Basic Linear Algebra Subprograms，即基础线性代数子程序库，里面拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序。
安装LAPACK和BLAS的过程:
下载lapack.tgz包，解压到本地
进入LAPACK文件夹
将make.inc.example复制为make.inc。该文件为编译配置文件。
通过make blaslib命令编译BLAS
通过make lapacklib命令编译LAPACK
最终得到两个lib文件：librefblas.a和liblapack.a
补充：这是一个fortran库，需要gfortran的支持，我通过sudo apt-get install gfortran-4.8和sudo apt-get install gfortran来安装fortran的编译器
我在mint系统下，使用sudo apt-get install liblapack-dev也可以很容易的安装，省去了编译的麻烦。
这么试了几次，使用pip install scipy还是有问题，提示是找不到Python.h头文件。
最后找了一个安装scipy最简易的方案，使用sudo apt-get install python-scipy，这样可以一键安装scipy。因为这里会分析软件依赖关系，将需要安装的额外软件包都一并安装，省去了一个一个安装的复杂问题。
安装matplotlib
在linux下安装matplotlib远比在windows中安装要麻烦，我首先下载了源码包进行安装。
使用python setup.py install的时候提示需要freetype和png，于是我使用apt-get安装了libpng-dev和libfreetype6-dev。
出现”error trying to exec ‘cc1plus’: execvp: No such file or directory”问题，解决方案是sudo apt-get install build-essential。
不过最后还是调整了软件源，使用sudo apt-get install python-matplotlib来安装的。安装结束后试验了一下，发现还需要安装python-tk，于是又使用apt-get安装了一下，最终可以正常的使用了。
eclipse开发环境
下载了免安装版的eclipse之后，可以解压到/usr/local/目录中。
然后创建桌面快捷方式，sudo vim /usr/share/applications/eclipse.desktop
属于下面文本:
[Desktop Entry]
Name=Eclipse
Comment=Eclipse SDK
Encoding=UTF-8
Exec=/usr/local/eclipse/eclipse
Icon=/usr/local/eclipse/icon.xpm
Terminal=false
Type=Application
Categories=AD
将该文件复制到桌面就可以从桌面快捷方式上打开eclipse了。
打开eclipse之后，安装pydev再进行相关配置就可以正常工作了。
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