由 dawei 在Unix系统中配置数据科学环境，首先需要安装必要的软件工具。常见的选择包括Python、R、Jupyter Notebook以及相关的包管理器如pip和conda。确保系统更新至最新版本，以避免兼容性问题。
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安装Python时，推荐使用官方发行版或通过包管理器如apt（Debian/Ubuntu）或brew（macOS）进行安装。同时，配置环境变量可以提升命令行操作的便利性。对于多版本Python共存的情况，使用pyenv或virtualenv能有效管理不同项目所需的依赖。
数据科学常用库如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn可以通过pip或conda安装。建议使用虚拟环境隔离不同项目的依赖，避免版本冲突。例如，使用venv或conda环境来保持开发环境的整洁。
对于高性能计算需求，可考虑安装CUDA和cuDNN以支持GPU加速。•配置SSH密钥可以简化远程服务器的访问流程，提高工作效率。定期清理无用的文件和缓存有助于保持系统运行流畅。
•优化系统性能可通过调整内核参数、限制资源使用或使用高效的文件系统来实现。监控系统资源使用情况，及时发现并解决潜在瓶颈，是维持稳定数据科学环境的关键。