由 dawei 在Unix系统上配置数据科学环境，首先需要确保系统的基础软件包已更新。使用包管理器如apt或yum进行系统升级，可以避免后续安装过程中出现依赖问题。
安装Python是构建数据科学环境的关键步骤。推荐使用官方源码编译安装或通过包管理器安装最新版本。同时，建议安装虚拟环境工具如venv或conda，以便隔离不同项目的依赖。
数据科学常用的库如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn可以通过pip或conda进行安装。在安装前，确保Python环境变量已正确设置，避免多版本冲突。
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对于需要高性能计算的场景，可考虑安装支持GPU加速的库，如TensorFlow或PyTorch。这通常需要额外安装CUDA工具包，并确保显卡驱动与CUDA版本兼容。
配置好开发环境后，优化系统性能也很重要。调整交换分区大小、关闭不必要的后台服务以及合理分配内存资源，能够提升整体运行效率。
使用文本编辑器如Vim或IDE如Jupyter Notebook，可以提高代码编写和调试的效率。同时，定期备份重要数据和配置文件，有助于防止意外丢失。