Environnement interactif pour l'analyse de données et le calcul scientifique
Ce template configure un environnement pour exécuter des notebooks Jupyter dans un conteneur Docker, avec une gestion sécurisée des données et une personnalisation facile. Ce template est idéal pour les étudiants et les chercheurs souhaitant un environnement de calcul interactif pour des projets scientifiques, mathématiques ou d'analyse de données.
Environnement basé sur l'image officielle Jupyter Data Science Notebook
Python, R, Julia, et bibliothèques comme NumPy, Pandas, Matplotlib
Sauvegarde des travaux dans un volume dédié
Protégé par un token ou mot de passe configurable
Voici les principales caractéristiques du service JupyterLab :
Exemple d'algorithme de tri par sélection avec mesure de performance :
import time
import random
# Fonction de tri par sélection
def selection_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
min_idx = i
for j in range(i + 1, n):
if arr[j] < arr[min_idx]:
min_idx = j
arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
# Générer une liste aléatoire
size = 10
random_list = [random.randint(1, 100) for _ in range(size)]
print("Liste avant tri :", random_list)
# Mesurer le temps d'exécution
start_time = time.time()
selection_sort(random_list)
end_time = time.time()
print("Liste après tri :", random_list)
print(f"Temps d'exécution : {end_time - start_time:.6f} secondes")Exemple d'animation avec matplotlib :
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
# Configuration de la figure
fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))
# Fonction d'animation
def update(frame):
line.set_ydata(np.sin(x + frame / 10))
return line,
# Animation
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=range(100), interval=50, blit=True)
plt.show()version: '3'
services:
jupyter:
image: jupyter/datascience-notebook:latest
volumes:
- volume-jupyternotebook-notebook-{{USERNAME}}:/home/jovyan/work
ports:
- "0:8888"
container_name: jupyter_notebook-{{USERNAME}}
environment:
- JUPYTER_TOKEN={{PASSWORD}}
volumes:
volume-jupyternotebook-notebook-{{USERNAME}}:
driver: localDéployez votre environnement JupyterLab en quelques clics
Accéder à Portainer Retour aux templates