由 dawei 在Unix系统上配置数据科学环境时，选择合适的shell和包管理器是关键。Bash或Zsh作为默认shell，配合Homebrew或apt-get等工具，可以高效地安装和管理依赖库。
安装Python是数据科学的基础步骤。使用pyenv可以轻松切换不同版本的Python，避免环境冲突。同时，建议使用虚拟环境如venv或conda来隔离项目依赖。
配置环境变量能够提升工作效率。将常用路径添加到PATH中，确保命令行工具能被正确识别。编辑~/.bashrc或~/.zshrc文件，保存后运行source命令使更改生效。
安装Jupyter Notebook或VS Code等开发工具，有助于交互式编程和代码调试。通过pip或conda安装相关插件，可增强IDE的功能和兼容性。
优化磁盘空间和内存使用对大型数据集处理尤为重要。使用rsync或tar进行数据备份，合理分配swap分区以防止内存不足导致的崩溃。
定期更新系统和软件包，确保安全性和稳定性。运行sudo apt update && sudo apt upgrade（Ubuntu）或brew upgrade（macOS）等命令保持环境最新。
AI绘图结果，仅供参考
•记录配置过程和遇到的问题，有助于后续维护和团队协作。使用Markdown或脚本文件保存配置步骤，提高可重复性和可追溯性。