由 dawei 在Windows平台上搭建数据科学环境，首先需要安装Python及其相关依赖库。推荐使用官方渠道下载Python安装包，确保版本兼容性和安全性。安装时建议勾选“将Python添加到系统PATH”选项，方便后续命令行操作。
安装完Python后，建议使用虚拟环境（如venv或conda）来管理不同项目的依赖。虚拟环境可以避免全局库的冲突，提升开发效率。通过命令行创建和激活虚拟环境，是常见的做法。
数据科学常用的库包括NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等。这些库可以通过pip或conda进行安装。使用pip时，建议配置国内镜像源以加快下载速度，例如使用“-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple”参数。
AI方案图，仅供参考
对于深度学习或更复杂的计算任务，可能需要安装CUDA和cuDNN支持。此时需根据显卡型号选择合适的NVIDIA驱动和对应的TensorFlow/PyTorch版本。安装过程中需注意版本匹配，避免兼容性问题。
除了基础库，Jupyter Notebook或VS Code等开发工具也是数据科学工作流的重要组成部分。Jupyter Notebook适合交互式分析，而VS Code则提供更强大的代码编辑和调试功能。两者均可通过扩展或插件增强功能。
定期更新依赖库和Python版本，有助于获取最新特性并修复已知漏洞。使用pip list或conda list可查看当前安装的库列表，结合pip check或conda update进行维护。