由 dawei 在Unix系统上配置数据科学环境时，选择合适的工具链是关键。推荐使用Bash或Zsh作为默认shell，并确保安装了必要的开发工具，如make、gcc和git。
AI绘图结果，仅供参考
Python是数据科学的核心语言，建议使用官方发行版或通过包管理器安装。使用虚拟环境（如venv或conda）可以避免依赖冲突，保持项目独立性。
数据处理常用工具包括Pandas、NumPy和SciPy，而可视化则推荐Matplotlib和Seaborn。这些库通常可以通过pip或conda轻松安装。
对于大规模数据处理，可考虑集成Apache Spark或Dask。它们支持分布式计算，适合处理超出内存限制的数据集。
文本编辑器方面，Vim和Emacs是传统选择，但VS Code或Jupyter Notebook更适合交互式数据分析。Jupyter Notebook支持实时代码执行和文档整合。
环境变量配置应尽量简洁，避免路径污染。使用~/.bashrc或~/.zshrc文件管理别名和环境变量，提高工作效率。
定期更新系统和软件包，确保安全性和兼容性。使用apt、yum或brew等包管理器进行维护，保持系统整洁。