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以及相关的科学计算库如NumPy和Pandas。可以通过包管理器如apt或brew进行安装，确保版本兼容性。
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环境变量的设置对数据科学工作流至关重要。合理配置PATH、LD_LIBRARY_PATH等变量可以提升程序运行效率，避免依赖冲突。使用bashrc或zshrc文件进行持久化设置是常见做法。
使用虚拟环境有助于隔离不同项目的依赖。Python中的venv或conda环境能有效管理库版本，防止全局环境被污染。建议为每个项目创建独立环境以提高可维护性。
性能优化方面，可以调整内核参数以提升I/O速度，例如修改swap空间大小或调整文件描述符限制。同时，合理分配内存和CPU资源，避免因资源不足导致任务中断。
数据存储与访问也是关键环节。使用高效的文件格式如Parquet或HDF5可以加快读写速度。对于大规模数据，考虑使用分布式存储系统如HDFS或云存储服务。
定期清理无用文件和日志，保持系统整洁，有助于提升整体性能。监控系统资源使用情况，及时发现并解决潜在问题，是长期稳定运行的基础。