由 dawei 在Unix系统中配置数据科学环境，首先需要确保系统基础软件的更新和安装。使用包管理器如apt或yum进行系统更新，并安装必要的开发工具和依赖库，例如gcc、make和python3-dev等。
安装Python是数据科学环境的核心步骤。推荐使用官方源码编译安装或通过pyenv管理多个Python版本。同时，建议使用虚拟环境工具如venv或conda来隔离不同项目的依赖。
配置环境变量是提升效率的关键。将常用命令路径添加到PATH环境变量中，便于在终端直接调用工具。•设置EDITOR和PAGER等变量可以优化文本编辑和查看体验。
数据科学常用的库如NumPy、Pandas和Matplotlib可以通过pip或conda安装。对于高性能计算需求，可考虑安装加速库如MKL或OpenBLAS，并调整相关环境变量以启用优化。
AI绘图结果，仅供参考
为了提高交互体验，推荐安装Jupyter Notebook或JupyterLab，并配置远程访问功能。确保防火墙设置允许外部连接，并使用SSH隧道增强安全性。
•定期清理无用文件和旧版本软件，保持系统整洁。使用cron或systemd定时任务自动化维护工作，提升长期运行的稳定性。