由 dawei 在Unix系统上配置数据科学环境，首先需要确保系统基础工具的安装与更新。使用包管理器如apt（Debian/Ubuntu）或yum（Red Hat/CentOS）可以方便地安装必要的开发工具和库。运行`sudo apt update && sudo apt upgrade`可保持系统最新。
安装Python是数据科学工作的核心步骤。推荐使用官方源码编译或通过包管理器安装。为了管理多个Python版本，可考虑使用pyenv或conda。同时，安装pip用于第三方库的管理。
数据科学常用库如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn可以通过pip或conda进行安装。建议创建虚拟环境以隔离不同项目依赖，避免版本冲突。例如，使用`python -m venv env`创建虚拟环境。
AI绘图结果，仅供参考
对于更复杂的计算任务，可安装Jupyter Notebook或JupyterLab作为交互式编程环境。这些工具支持多种语言，并能与Unix系统的命令行无缝集成。安装时可使用`pip install jupyter`。
配置环境变量有助于提高工作效率。将常用工具路径添加到`~/.bashrc`或`~/.zshrc`中，使命令在终端中随时可用。•设置别名简化重复操作也是常见做法。
优化性能方面，可调整系统内核参数，如增加文件描述符限制或调整内存分配策略。对于高负载任务，考虑使用SSD提升I/O速度，并合理分配CPU资源。