由 dawei 在Unix系统中搭建数据科学环境，首先需要确保基础工具链的完整。安装必要的开发工具如GCC、Make和Python3是关键步骤，这些工具能够支持后续的软件编译和脚本运行。
选择合适的包管理器可以显著提升效率。对于Debian/Ubuntu系统，使用APT；对于Red Hat/CentOS系统，使用YUM或DNF。通过这些工具，可以快速安装和更新依赖库，避免手动处理复杂的依赖关系。
AI绘图结果，仅供参考
Python虚拟环境是数据科学项目管理的重要手段。使用venv或conda创建隔离的环境，有助于避免不同项目间的库版本冲突，同时提高可移植性和可维护性。
配置环境变量可以优化工作流程。将常用命令路径添加到PATH中，或者设置EDITOR、PYTHONPATH等变量，能减少重复输入，提升操作效率。
定期清理无用的文件和旧版本软件，有助于保持系统的整洁和高效。使用find命令结合rm或du进行磁盘空间管理，是常见的维护策略。
•监控系统资源使用情况，如CPU、内存和磁盘I/O，可以帮助识别性能瓶颈。工具如top、htop、iostat等，能够提供实时的数据分析支持。