由 dawei 在Unix系统上搭建数据科学环境，首先需要确保系统基础软件包更新至最新版本。使用包管理器如apt或yum进行系统更新，可以避免后续安装过程中出现依赖问题。
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安装或通过包管理器安装，同时建议配置多个Python版本以适应不同项目需求。使用虚拟环境工具如venv或conda可有效隔离项目依赖。
数据科学常用库如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn可通过pip或conda安装。在安装前，确认Python环境变量已正确设置，以便命令行直接调用。
AI绘图结果，仅供参考
为了提升性能，可以优化系统内核参数，例如调整文件描述符限制和内存分配策略。这些设置有助于处理大规模数据集时的稳定性与效率。
使用SSH进行远程访问时，应配置密钥认证以提高安全性，并禁用root登录。同时，定期检查系统日志，监控异常活动，保障环境安全。
•保持环境整洁，定期清理无用的包和缓存文件。使用工具如autoclean或pip cache purge可以减少磁盘占用，提升系统运行效率。