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UCSD数据科学与机器学习平台的基础Jupyter notebook环境，包含平台所需的额外Jupyter插件及完整的Conda环境，适用于标准容器的统一基础环境。

9 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：ucsdets仓库类型：镜像最近更新：3 年前

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镜像标签列表与下载命令

datahub-base-notebook

镜像概述和主要用途

datahub-base-notebook是加州大学圣地亚哥分校（UCSD）数据科学与机器学习平台的基础环境镜像，用于该平台所有标准容器。该镜像预装了平台所需的额外Jupyter插件，提供统一、稳定的基础运行环境。插件列表可在镜像的scripts/目录中查看。

核心功能和特性

完整的基础环境

基于Conda构建，包含丰富的科学计算、数据分析和机器学习库
支持Python 3.7及多种常用数据科学工具
集成R语言环境及相关数据分析包

预装组件

Jupyter生态：Jupyter Notebook、JupyterLab、ipywidgets等
Python库：NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib、Seaborn等
R库：tidyverse、ggplot2、dplyr、caret等
开发工具：Git、Conda、Pip等包管理工具

使用场景和适用范围

UCSD数据科学与机器学习平台的标准容器基础环境
数据科学、机器学习项目的开发与运行
教学、科研中的Jupyter notebook环境需求

详细使用方法和配置说明

启动容器

使用以下命令启动Jupyter notebook服务：

bash
docker run -p 8888:8888 datahub-base-notebook

启动后，在浏览器中访问http://localhost:8888，输入容器日志中显示的token即可进入Jupyter界面。

基础Conda环境

点击展开

yaml
name: base
channels:
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=conda_forge
  - _openmp_mutex=4.5=0_gnu
  - _r-mutex=1.0.1=anacondar_1
  - alembic=1.4.2=pyh9f0ad1d_0
  - async_generator=1.10=py_0
  - attrs=19.3.0=py_0
  - backcall=0.2.0=pyh9f0ad1d_0
  - beautifulsoup4=4.9.1=py37hc8dfbb8_0
  - binutils_impl_linux-64=2.34=h53a641e_5
  - binutils_linux-64=2.34=hc952b39_20
  - blas=2.14=openblas
  - bleach=3.1.5=pyh9f0ad1d_0
  - blinker=1.4=py_1
  - blosc=1.19.0=he1b5a44_0
  - bokeh=2.0.2=py37hc8dfbb8_0
  - bottleneck=1.3.2=py37h03ebfcd_1
  - brotlipy=0.7.0=py37h8f50634_1000
  - bwidget=1.9.14=0
  - bzip2=1.0.8=h516909a_2
  - ca-certificates=2020.4.5.2=hecda079_0
  - cairo=1.16.0=hcf35c78_1003
  - certifi=2020.4.5.2=py37hc8dfbb8_0
  - certipy=0.1.3=py_0
  - cffi=1.14.0=py37hd463f26_0
  - chardet=3.0.4=py37hc8dfbb8_1006
  - click=7.1.2=pyh9f0ad1d_0
  - cloudpickle=1.4.1=py_0
  - conda=4.8.2=py37_0
  - conda-package-handling=1.6.0=py37h8f50634_2
  - configurable-http-proxy=4.2.1=node13_he01fd0c_0
  - ***graphy=2.9.2=py37hb09aad4_0
  - curl=7.69.1=h33f0ec9_0
  - cycler=0.10.0=py_2
  - cython=0.29.20=py37h3340039_0
  - cytoolz=0.10.1=py37h516909a_0
  - dask=2.15.0=py_0
  - dask-core=2.15.0=py_0
  - decorator=4.4.2=py_0
  - defusedxml=0.6.0=py_0
  - dill=0.3.2=pyh9f0ad1d_0
  - distributed=2.18.0=py37hc8dfbb8_0
  - entrypoints=0.3=py37hc8dfbb8_1001
  - fastcache=1.1.0=py37h8f50634_1
  - fontconfig=2.13.1=h86ecdb6_1001
  - freetype=2.10.2=he06d7ca_0
  - fribidi=1.0.9=h516909a_0
  - fsspec=0.7.4=py_0
  - gcc_impl_linux-64=7.5.0=hd420e75_6
  - gcc_linux-64=7.5.0=h09487f9_20
  - gettext=0.19.8.1=hc5be6a0_1002
  - gfortran_impl_linux-64=7.5.0=hdf63c60_6
  - gfortran_linux-64=7.5.0=h09487f9_20
  - glib=2.64.3=h6f030ca_0
  - gmp=6.2.0=he1b5a44_2
  - gmpy2=2.1.0b1=py37h04dde30_0
  - graphite2=1.3.13=he1b5a44_1001
  - gsl=2.6=h294904e_0
  - gxx_impl_linux-64=7.5.0=hdf63c60_6
  - gxx_linux-64=7.5.0=h09487f9_20
  - h5py=2.10.0=nompi_py37h513d04c_102
  - harfbuzz=2.4.0=h9f30f68_3
  - hdf5=1.10.5=nompi_h3c11f04_1104
  - heapdict=1.0.1=py_0
  - icu=64.2=he1b5a44_1
  - idna=2.9=py_1
  - imageio=2.8.0=py_0
  - importlib-metadata=1.6.1=py37hc8dfbb8_0
  - importlib_metadata=1.6.1=0
  - ipykernel=5.3.0=py37h43977f1_0
  - ipympl=0.5.6=pyh9f0ad1d_1
  - ipython=7.15.0=py37hc8dfbb8_0
  - ipython_genutils=0.2.0=py_1
  - ipywidgets=7.5.1=py_0
  - jedi=0.17.0=py37hc8dfbb8_0
  - jinja2=2.11.2=pyh9f0ad1d_0
  - joblib=0.15.1=py_0
  - jpeg=9d=h516909a_0
  - json5=0.9.4=pyh9f0ad1d_0
  - jsonschema=3.2.0=py37hc8dfbb8_1
  - jupyter_client=6.1.3=py_0
  - jupyter_core=4.6.3=py37hc8dfbb8_1
  - jupyter_telemetry=0.0.5=py_0
  - jupyterlab=2.1.3=py_0
  - jupyterlab_server=1.1.5=py_0
  - kiwisolver=1.2.0=py37h99015e2_0
  - krb5=1.17.1=h2fd8d38_0
  - ld_impl_linux-64=2.34=h53a641e_5
  - libblas=3.8.0=14_openblas
  - libcblas=3.8.0=14_openblas
  - libcurl=7.69.1=hf7181ac_0
  - libedit=3.1.20191231=h46ee950_0
  - libffi=3.2.1=he1b5a44_1007
  - libgcc-ng=9.2.0=h24d8f2e_2
  - libgfortran-ng=7.5.0=hdf63c60_6
  - libgomp=9.2.0=h24d8f2e_2
  - libiconv=1.15=h516909a_1006
  - liblapack=3.8.0=14_openblas
  - liblapacke=3.8.0=14_openblas
  - libllvm8=8.0.1=hc9558a2_0
  - libopenblas=0.3.7=h5ec1e0e_6
  - libpng=1.6.37=hed695b0_1
  - libprotobuf=3.11.4=h8b***_0
  - libsodium=1.0.17=h516909a_0
  - libssh2=1.9.0=hab1572f_2
  - libstdcxx-ng=9.2.0=hdf63c60_2
  - libtiff=4.1.0=hc7e4089_6
  - libuuid=2.32.1=h14c3975_1000
  - libuv=1.34.0=h516909a_0
  - libwebp-base=1.1.0=h516909a_3
  - libxcb=1.13=h14c3975_1002
  - libxml2=2.9.10=hee79883_0
  - llvmlite=0.31.0=py37h5202443_1
  - locket=0.2.0=py_2
  - lz4-c=1.9.2=he1b5a44_1
  - lzo=2.10=h14c3975_1000
  - make=4.3=h516909a_0
  - mako=1.1.0=py_0
  - markupsafe=1.1.1=py37h8f50634_1
  - matplotlib-base=3.2.1=py37h30547a4_0
  - mistune=0.8.4=py37h8f50634_1001
  - mock=4.0.2=py37hc8dfbb8_0
  - mpc=1.1.0=h04dde30_1007
  - mpfr=4.0.2=he80fd80_1
  - mpmath=1.1.0=py_0
  - msgpack-python=1.0.0=py37h99015e2_1
  - nbconvert=5.6.1=py37hc8dfbb8_1
  - nbformat=5.0.6=py_0
  - ncurses=6.1=hf484d3e_1002
  - networkx=2.4=py_1
  - nodejs=13.13.0=hf5d1a2b_0
  - notebook=6.0.3=py37hc8dfbb8_0
  - numba=0.48.0=py37hb3f55d8_0
  - numexpr=2.7.1=py37h0da4684_1
  - numpy=1.18.5=py37h8960a57_0
  - oauthlib=3.0.1=py_0
  - olefile=0.46=py_0
  - openssl=1.1.1g=h516909a_0
  - packaging=20.4=pyh9f0ad1d_0
  - pamela=1.0.0=py_0
  - pandoc=2.9.2.1=0
  - pandocfilters=1.4.2=py_1
  - pango=1.42.4=h7062337_4
  - parso=0.7.0=pyh9f0ad1d_0
  - partd=1.1.0=py_0
  - patsy=0.5.1=py_0
  - pcre=8.44=he1b5a44_0
  - pexpect=4.8.0=py37hc8dfbb8_1
  - pickleshare=0.7.5=py37hc8dfbb8_1001
  - pillow=7.1.2=py37h718be6c_0
  - pip=20.1.1=py_1
  - ***=0.38.0=h516909a_1003
  - prometheus_client=0.8.0=pyh9f0ad1d_0
  - prompt-toolkit=3.0.5=py_0
  - protobuf=3.11.4=py37h3340039_1
  - psutil=5.7.0=py37h8f50634_1
  - pthread-stubs=0.4=h14c3975_1001
  - ptyprocess=0.6.0=py_1001
  - pycosat=0.6.3=py37h8f50634_1004
  - pycparser=2.20=py_0
  - pycurl=7.43.0.5=py37h16ce93b_0
  - pygments=2.6.1=py_0
  - pyjwt=1.7.1=py_0
  - pyopenssl=19.1.0=py_1
  - pyparsing=2.4.7=pyh9f0ad1d_0
  - pyrsistent=0.16.0=py37h8f50634_0
  - pysocks=1.7.1=py37hc8dfbb8_1
  - pytables=3.6.1=py37h9f153d1_1
  - python=3.7.6=cpython_h8356626_6
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - python-editor=1.0.4

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 datahub-base-notebook 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/ucsdets/datahub-base-notebook:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull ucsdets/datahub-base-notebook:<标签>

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预装组件

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R库：tidyverse、ggplot2、dplyr、caret等
开发工具：Git、Conda、Pip等包管理工具

使用场景和适用范围

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数据科学、机器学习项目的开发与运行
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启动容器

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bash
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启动后，在浏览器中访问http://localhost:8888，输入容器日志中显示的token即可进入Jupyter界面。

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name: base
channels:
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=conda_forge
  - _openmp_mutex=4.5=0_gnu
  - _r-mutex=1.0.1=anacondar_1
  - alembic=1.4.2=pyh9f0ad1d_0
  - async_generator=1.10=py_0
  - attrs=19.3.0=py_0
  - backcall=0.2.0=pyh9f0ad1d_0
  - beautifulsoup4=4.9.1=py37hc8dfbb8_0
  - binutils_impl_linux-64=2.34=h53a641e_5
  - binutils_linux-64=2.34=hc952b39_20
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  - gsl=2.6=h294904e_0
  - gxx_impl_linux-64=7.5.0=hdf63c60_6
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  - icu=64.2=he1b5a44_1
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  - imageio=2.8.0=py_0
  - importlib-metadata=1.6.1=py37hc8dfbb8_0
  - importlib_metadata=1.6.1=0
  - ipykernel=5.3.0=py37h43977f1_0
  - ipympl=0.5.6=pyh9f0ad1d_1
  - ipython=7.15.0=py37hc8dfbb8_0
  - ipython_genutils=0.2.0=py_1
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  - jupyter_client=6.1.3=py_0
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  - jupyterlab_server=1.1.5=py_0
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  - libllvm8=8.0.1=hc9558a2_0
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  - pyparsing=2.4.7=pyh9f0ad1d_0
  - pyrsistent=0.16.0=py37h8f50634_0
  - pysocks=1.7.1=py37hc8dfbb8_1
  - pytables=3.6.1=py37h9f153d1_1
  - python=3.7.6=cpython_h8356626_6
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - python-editor=1.0.4

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 datahub-base-notebook 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/ucsdets/datahub-base-notebook:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull ucsdets/datahub-base-notebook:<标签>

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