Docker에서 Python 3.4를 사용하여 IPython Notebook을 이동해 보십시오.
일부 라이브러리는 파이썬 3.4에 완전히 대응하지 못하지만 천천히 넘어가는 중입니다. 지금부터 쓰면 파이썬 3.4가 좋습니다.Python 3 Wall of Superpowers에서 라이브러리의 대응 상황을 확인할 수 있습니다.
Docker를 사용하는 이유는 다음과 같습니다.

파이톤 3.4를 사용할 때도 약간의 시간이 걸릴 때가 있다

numby와 scipy 등을 사용할 때 설치하기가 번거롭다(특히 Windows)

계산량이 증가할 때 EC2가 실례 유형을 바꾸면 편리하다

나는 IPython Notebook이 데이터 분석을 하는 이유가 이 방면에서 비교적 이해하기 쉽다고 생각한다.

여기에는 부당한 논문을 줄이는 메커니즘이 있다.iPython Notebook으로 제작된 데이터 자료입니다. -Qiita

IPython Notebook을 추가 분석 환경으로 사용

nbviewer에 표시된 예

후반부가 C확장의 화두가 될 수 있으므로 어느 정도 사용하기에 적합한 내용

이미지 공개

파이톤과 IPython의 Docker 이미지가 Docker Hub에 로그인되거나 Giithub에 공개됩니다.아직 버전이 정해지지 않은 것 같아서 몇 개Dockerfile를 비교해 보는 게 좋을 것 같아요.
기본적으로 Ubuntu를 기반으로 구축됐지만, 파이톤을 사용하는 어떤 모듈이 의존하는 C 라이브러리 등은 다르다.대략적으로 말하면 numby 등 수치 연산을 가설한 것도 있고 PostgreSQL 등 데이터베이스 연결을 가설한 것도 있다.
또 원래 파이썬 버전도 2개 계열과 3개 계열이 달랐다.
창고.
Python
간단한 설명
ipython/notebook (Docker Hub)
Python 2.x
IPython notebook in a docker container.
micktwomey/ipython3.4-notebook (Docker Hub)
Python 3.4
Docker IPython 2.0 Notebook (micktwomey/ipython3.4) + Python 3.4 (micktwomey/python3.4) image
unfairbanks/docker-ipython-notebook (Docker Hub)
Python 2.x
Docker container image capable of running an iPython notebook server
dckc/ipython-docker (Github)
Python 2.x
docker container for ipython notebook
crosbymichael/python-docker (Github)
Python 2.x
Dockerfile for python on debian
mingfang/docker-ipython (Github)
Python 2.x
Run IPython, Pattern, NLTK, Pandas, NumPy, SciPy, Numba, Biopython inside Docker

자체 제작 이미지 및 사용 방법

이번에는 자신의 학습과 동시에 각 라이브러리의 최신 버전을 사용하여 직접 Docker 이미지를 만들고 Docker Hub에 로그인합니다.Giithub과 협업한 Automated Build로 제작하면 이미지 구축이 자동으로 이뤄져 편리하다.

skitazaki/python34-ipython

이미지 시작 컨테이너를 지정하면 8888번 포트에서 IPython Notebook이 시작됩니다.-p 인산염에서 전송되는 포트 번호를 지정할 수 있습니다.(이곳에서 지정한 방법을 알기 위해 포트 번호를 변경했다)

$ docker run -d -p 8080:8888 skitazaki/python34-ipython

파일을 호스트와 공유하려면 마운트/notebook합니다.

$ docker run -d -p 8080:8888 -v $PWD:/notebook skitazaki/python34-ipython

브라우저를 통해 8080 포트에 액세스하면 IPython Notebook을 사용할 수 있습니다.

새 수첩을 작성하려면 New Notebook을 클릭합니다.
pylab (※ 앞으로는 matplotlib만 예의 바르게) 를 사용하면pandas로 도표를 그릴 수 있습니다.

EC2 부팅 시 80번 포트를 공개하거나 SSH의 터널에서 사용할 수 있다.대상 데이터에 따라 보안 그룹과 공개 범위를 설정합니다.
수첩을 편집하면 HTML로 출력하거나 파이썬 소스와 IPython Notebook의 소스 코드를 화면에서 다운로드할 수 있습니다.pibot표 등에서 데이터의 개요를 확인한 후 도표의 용도를 그리면 충분하죠.IPython Notebook에서 Markdown 형태로 추가 설명이 가능하기 때문에 단순한 소스 코드보다 관리가 용이하다.
상호작용 케이스만 사용하고 싶다면 아래처럼 컨테이너를 작동시킬 수 있다.

$ docker run -it skitazaki/python34-ipython ipython

Python의 프로그램 라이브러리를 추가로 설치하려면 명령에 지정하고 /bin/bash 에 설치하십시오.설치가 완료되면 다음 명령을 사용하여 IPython Notebook 서버를 시작할 수 있습니다.
컨테이너

root% ipython-notebook-startup.sh /notebook

기타

파이톤의 유용한 프로그램 라이브러리는 여기에 요약되어 있습니다.가끔 보면 새로운 발견이 있을 수도 있어요.

vinta/awesome-python

Docker를 사용할 때 블러셔wsargent/docker-cheat-sheet에 미리 설정된 별명을 사용하면 편리하다.pip3 install {LIBNAME}/.bashrc 등 보충해 주세요.
.bashrc

alias dl='docker ps -l -q'

Docker의 도입편으로서 아래의 보도는 비교적 이해하기 쉽다고 생각합니다.

맨주먹!여름방학 기억의 Docker 벚꽃 해설

0부터 Docker를 위한 용기를 만들어 보세요. - 벚꽃 해설.