由 dawei 在Unix系统中配置数据科学环境，首先需要确保系统基础工具的安装。使用包管理器如apt或brew可以快速安装必要的软件，例如Python、Git和文本编辑器。
安装Python后，推荐使用虚拟环境来管理项目依赖。通过venv或conda创建隔离的环境，避免不同项目间的库冲突，提升开发效率。
数据科学常用的库如NumPy、Pandas和Matplotlib可以通过pip或conda进行安装。建议定期更新这些库，以获取最新的功能和安全补丁。
配置SSH密钥有助于在远程服务器上高效操作。生成密钥对并添加到服务器的authorized_keys文件中，可实现无密码登录，提高工作效率。
AI绘图,仅供参考
使用Jupyter Notebook或VS Code等工具，可以更方便地进行交互式数据分析。安装相关插件和扩展，能进一步优化代码编写和调试体验。
•保持系统的清洁和有序非常重要。定期清理无用的文件和旧版本的软件，有助于维持系统的稳定性和性能。