由 dawei 在Unix系统中配置数据科学环境，首先需要确保系统的基础工具已经安装并更新。使用包管理器如apt或brew可以高效地安装和管理软件包。例如，通过`sudo apt update && sudo apt upgrade`可以保持系统最新。
安装Python是构建数据科学环境的核心步骤。推荐使用官方提供的版本，或者通过pyenv进行多版本管理。安装完成后，建议使用虚拟环境工具如venv或conda来隔离项目依赖。
数据科学常用的库如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn可以通过pip或conda安装。对于更复杂的计算任务，可考虑安装Jupyter Notebook或VS Code作为开发工具，提升代码编写和调试效率。
AI绘图结果，仅供参考
配置环境变量和路径设置同样重要。将常用命令添加到`.bashrc`或`.zshrc`文件中，可以简化日常操作。•定期清理无用的包和缓存，有助于保持系统整洁和运行流畅。
•确保所有配置都经过测试，避免因环境问题导致的运行错误。通过编写简单的测试脚本或运行示例程序，可以快速验证环境是否正常工作。