由 dawei 在Unix系统中搭建数据科学环境，首先需要确保系统基础工具已安装。常用工具包括git、make、curl和wget等，这些工具在软件编译和依赖管理中至关重要。
安装Python是数据科学环境的核心步骤。推荐使用官方仓库或通过包管理器安装，如apt-get或brew。同时建议安装虚拟环境工具，如venv或conda，以隔离不同项目的依赖。
配置开发环境时，可以考虑安装Jupyter Notebook或VS Code等编辑器。Jupyter适合交互式数据分析，而VS Code则提供强大的代码编辑和调试功能。
数据科学常涉及大量数学计算和数据处理，因此需安装NumPy、Pandas、SciPy等库。使用pip或conda进行安装，确保版本兼容性。
AI绘图结果，仅供参考
为提高效率，可配置Shell别名和脚本。例如，创建快捷命令启动Jupyter或运行常用脚本，减少重复输入。
•定期更新系统和依赖库，确保安全性和性能。使用systemctl或cron管理后台服务，保持环境稳定运行。