前言
Jupyter Notebook 是一个非常流行的交互式计算环境,可用于数据分析、机器学习、科学计算等领域。而 Docker 是一种轻量级的容器化技术,可以方便地打包、部署和管理应用程序。本文将介绍如何在 Docker 容器中安装 Jupyter Notebook,以及如何使用 Jupyter Notebook 进行数据分析和机器学习。
步骤
1. 安装 Docker
首先,需要在本地计算机上安装 Docker。Docker 的安装教程可以在官网上找到,这里不再赘述。
2. 拉取 Jupyter Notebook 镜像
Docker 官方提供了 Jupyter Notebook 的镜像,我们可以直接从 Docker Hub 上拉取该镜像。在终端中执行以下命令:
docker pull jupyter/notebook
3. 运行容器
拉取镜像后,我们可以使用以下命令在容器中运行 Jupyter Notebook:
docker run -p 8888:8888 jupyter/notebook
其中,-p
参数表示将容器内的 8888 端口映射到本地计算机的 8888 端口,使得我们可以通过浏览器访问 Jupyter Notebook。执行该命令后,会显示一个 URL,复制该 URL 到浏览器中即可访问 Jupyter Notebook。
4. 使用 Jupyter Notebook
在浏览器中访问 Jupyter Notebook 后,可以看到 Jupyter 的主界面。在这里,我们可以新建一个 Notebook,选择 Python 3 Kernel,并输入以下代码:
-- -------------------- ---- ------- ------ ----- -- -- ------ ----------------- -- --- - -------- - - --------------------- - - --------------------- - ----- -------------- -- ----------
运行该代码后,会生成一个散点图,如下图所示:
除了 Python,Jupyter Notebook 还支持多种编程语言,包括 R、Julia、Scala 等,可以根据需要选择相应的 Kernel。
总结
通过本文的介绍,我们了解了如何在 Docker 容器中安装 Jupyter Notebook,并使用 Jupyter Notebook 进行数据分析和机器学习。这种容器化的方式可以方便地打包、部署和管理 Jupyter Notebook 应用程序,同时也可以避免与本地计算机的环境冲突。
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