jupyter/datascience-notebook
jupyter
来自https://github.com/jupyter/docker-stacks的Jupyter Notebook数据科学Python栈，提供数据科学工作所需的集成环境。
1.1千 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：jupyter仓库类型：镜像最近更新：2 年前
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
Jupyter Notebook 数据科学栈
镜像概述和主要用途
注意：Docker Hub上托管的镜像不再更新。请使用 https://quay.io/repository/jupyter/datascience-notebook
Jupyter Notebook 数据科学栈镜像是一个集成的数据科学工作环境，基于 https://github.com/jupyter/docker-stacks 项目构建。该镜像旨在为数据科学工作提供开箱即用的Jupyter Notebook环境及相关工具链。GitHub Actions会在上述项目中构建并推送镜像至镜像仓库。有关镜像使用和贡献的帮助，请访问项目文档网站。
核心功能和特性
该镜像作为Jupyter Docker Stacks的一部分，提供了数据科学工作流所需的核心组件集成，包括Jupyter Notebook环境、Python运行时以及常用数据科学库（具体组件详情请参考项目文档）。镜像通过标准化配置确保环境一致性，简化数据科学项目的启动和部署流程。
使用场景和适用范围
适用于数据科学研究、数据分析、机器学习原型开发、教学演示等场景。特别适合需要快速搭建标准化数据科学环境的开发者、研究人员和教育工作者，无需手动配置依赖即可开展工作。
使用方法和配置说明
获取镜像
由于Docker Hub镜像不再更新，建议从quay.io拉取最新镜像：
bashdocker pull ***-quay.xuanyuan.run/jupyter/datascience-notebook:latest
运行容器示例
使用以下命令启动容器，映射端口并挂载工作目录：
bashdocker run -p 8888:8888 -v "$PWD":/home/jovyan/work ***-quay.xuanyuan.run/jupyter/datascience-notebook:latest
-p 8888:8888：将容器内Jupyter Notebook默认端口8888映射到主机的8888端口-v "$PWD":/home/jovyan/work：将主机当前目录挂载到容器内的工作目录，实现文件持久化
配置参数
镜像支持Jupyter Notebook的标准配置参数，如设置访问令牌、自定义工作目录等。具体环境变量和配置选项请参考项目文档。
项目文档和资源
- https://jupyter-docker-stacks.readthedocs.io/en/latest/index.html
- https://jupyter-docker-stacks.readthedocs.io/en/latest/using/selecting.html#jupyter-datascience-notebook
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 datascience-notebook 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/jupyter/datascience-notebook:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull jupyter/datascience-notebook:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"