在Unix系统中配置数据科学环境，首先需要确保基础工具链的完整性。安装必要的开发工具如GCC、Make以及Python等，是构建高效工作流的前提。
使用包管理器可以简化依赖管理。例如，在Debian/Ubuntu系统中，通过apt-get安装Python和相关库；在macOS上，Homebrew提供了便捷的安装方式。
AI绘图结果，仅供参考
为提高性能，建议配置合理的内存和交换分区。对于内存密集型任务，适当增加swap空间可避免系统因内存不足而崩溃。
数据科学项目通常涉及多个版本的Python和库。使用虚拟环境如venv或conda，能够隔离不同项目的依赖，减少冲突。
环境变量的设置对脚本运行至关重要。通过修改~/.bashrc或~/.zshrc文件，可以自定义PATH和其他关键变量，提升工作效率。
定期清理无用的包和缓存，有助于保持系统的整洁与稳定。使用pip或conda的清理命令可有效释放磁盘空间。
•监控系统资源使用情况，利用top、htop或iostat等工具，可以帮助识别潜在的性能瓶颈并进行优化。