5. 關於用筆記本本身做各種事情的其他主題
在Blogger中使用IPython發部落格，也可以在部落格文章中找到，完整的報告在這裡。作者：Fernando Perez。
在Blogger中使用IPython發部落格
https://nbviewer.jupyter.org/github/fperez/blog/blob/master/120907-Blogging%20with%20the%20IPython%20Notebook.ipynb
部落格文章
http://blog.fperez.org/2012/09/blogging-with-ipython-notebook.html
完整的報告
https://github.com/fperez/blog
在Octopress中使用IPython發部落格，由Jake van der Plas 撰寫，並作為部落格文章提供。Jake的其他筆記本包含了許多使用科學Python堆疊進行有趣工作的好例子。
在Octopress中使用IPython發部落格
https://nbviewer.jupyter.org/github/jakevdp/jakevdp.github.com/blob/master/downloads/notebooks/nb_in_octopress.ipynb
Jake的其他筆記本
https://github.com/jakevdp/jakevdp.github.com/tree/master/downloads/notebooks
在Nikola中使用IPython進行發部落格，也可以在DamiánAvila的部落格文章中找到。
筆記本的自定義CSS控制元件，這是Matthias Bussonnier 的部落格報告的一部分。
筆記本的自定義CSS控制元件
https://nbviewer.jupyter.org/github/Carreau/posts/blob/master/Blog1.ipynb
IPython顯示連線：幫助顯示各種來源的視覺輸出的工具，@ deeplook的要點。
IPython顯示連線：幫助顯示各種來源的視覺輸出的工具
https://nbviewer.jupyter.org/gist/deeplook/5162445
由Min RK 提供的匯入IPython筆記本作為模組。
匯入IPython筆記本作為模組
https://nbviewer.jupyter.org/gist/minrk/6011986
6. 可復現的學術出版物
本節包含已在同行評審文獻或預印本網站（如ArXiv）上發表的學術論文，其中包括一個或多個筆記本，這些筆記本能夠（即使只是部分）使讀者可以複製出版物的結果。如果您在此處包含出版物，請連結到期刊文章以及提供nbviewer筆記本連結（以及與該論文相關的任何其他相關資源）。
1. 透過LIGO合作發現引力波。該頁面來自LIGO開放科學中心，包含多個筆記本，用於處理與不同事件相對應的各種資料集; 這個合集讓你可以立即執行程式碼。關於GW150914事件的更多細節以及原始的主要物理評論快報文章“觀察二進位制黑洞合併中的引力波”。
透過LIGO合作發現引力波
https://www.gw-openscience.org/tutorials/
觀察二進位制黑洞合併中的引力波
https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.116.061102
2. 使用基於Multi-Omics的工作流程表徵工程大腸桿菌中的菌株變異，作者：Brunk等。
使用基於Multi-Omics的工作流程表徵工程大腸桿菌中的菌株變異
https://www.cell.com/cell-systems/fulltext/S2405-4712(16)30112-0
3. 使用機器學習方法預測日冕物質拋射（天體物理學雜誌，2016）由Monica Bobr和Stathis Ilonidis撰寫。重現所有結果的IPython筆記本已永久存放在史丹佛數字儲存庫中。
使用機器學習方法預測日冕物質拋射
https://iopscience.iop.org/article/10.3847/0004-637X/821/2/127/meta
4. Alyssa Goodman等人的未來論文。（Authorea Preprint，2017）。本文透過演示解釋和展示了學術上的“論文”如何能夠變成持久豐富的科學話語記錄，豐富了深層資料和程式碼連結，互動式數字，音訊，影片和評論。它包括一個互動式的d3.js視覺化，並有一個天文資料圖，其中有一個IPYthon筆記本。
未來論文
https://www.authorea.com/users/23/articles/8762-the-paper-of-the-future?commit=d4033594de841d252b3220927b39de4314d26409
5. 回覆“的季風降雨和溫度的宇宙射線變化的影響”：假陽性的太陽地球研究領域由Benjamin Laken提供，2015年發表的文章將出現在JASTP。該IPython的筆記本再現了全面分析和與文章中完全相同的資料，可在Github 找到：figshare。
回覆“的季風降雨和溫度的宇宙射線變化的影響”：假陽性的太陽地球研究領域
https://arxiv.org/abs/1502.00505
6. 一個開放的RNA-Seq的資料分析管道教程，從最近的寨卡病毒的研究再處理資料的例子，由Zichen Wang and Avi Ma'ayan撰寫。（F1000Research 2016,5：1574）。使用IPython筆記本在寨卡病毒感染後使用人細胞的公共基因表達資料來執行所提出的RNA-Seq管道。計算管道也是版本控制的，Docker化在這裡可用。
一個開放的RNA-Seq的資料分析管道教程，從最近的寨卡病毒的研究再處理資料的例子
https://f1000research.com/articles/5-1574/v1
這裡
https://github.com/MaayanLab/Zika-RNAseq-Pipeline
7. 改善Fisher的幾何模型的機率：機率方法，由Yoav Ram and Lilach Hadany提供。（理論人口生物學，2014年）。允許圖形再現的IPython筆記本被發表做為補充檔案。
改善Fisher的幾何模型的機率：機率方法
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0040580914000811?via%3Dihub
補充檔案
https://www.royalsocietypublishing.org/rspb/19/rspb.2014.1025.DC1
8. 應力誘導的誘變和複雜的適應，作者：Yoav Ram和Lilach Hadany（Proceedings B，2014）。允許數字再現的IPython筆記本被存放為補充檔案。
應力誘導的誘變和複雜的適應
https://royalsocietypublishing.org/doi/full/10.1098/rspb.2014.1025
9. J. Soelter等人撰寫的使用正則化的非負矩陣分解法自動分割小鼠嗅球中的氣味圖。（Neuroimage 2014，Open Access）。該筆記本允許從論文中再現大多數數字，並提供更深入的資料檢視。完整的程式碼庫也已經推出。
使用正則化的非負矩陣分解法自動分割小鼠嗅球中的氣味圖
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811914003103
完整的程式碼庫
https://github.com/jansoe/FUImaging/tree/Neuroimage2014
10. 頭頸癌的多層基因組分析將TP53突變與3p損失聯絡起來，由A.Gross等人提出（Nature Genetics 2014）。該筆記本的全部合集以複製結果。
頭頸癌的多層基因組分析將TP53突變與3p損失聯絡起來，由A.Gross等人提出（Nature Genetics 2014）
https://www.nature.com/articles/ng.3051
該筆記本的全部合集以複製結果
https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg?t=media/appmsg_edit&action=edit&type=10&appmsgid=100011380&isMul=1&token=231318955&lang=zh_CN#guide-to-running
11. Vázquez-Baeza等人將狗和人類炎症性腸病取決於重疊而明顯的生態失調網路（自然微生物學2016）。該膝上型電腦的全部合集以重現結果。
Vázquez-Baeza等人將狗和人類炎症性腸病取決於重疊而明顯的生態失調網路（自然微生物學2016）
https://www.nature.com/articles/nmicrobiol2016177
該膝上型電腦的全部合集以重現結果
https://github.com/ElDeveloper/dogs
12. powerlaw：用於分析重尾分佈的Python包，由J. Alstott等人提出。手稿，ArXiv連結和專案儲存庫中的示例筆記本。
powerlaw：用於分析重尾分佈的Python
https://code.google.com/archive/p/powerlaw/
專案儲存庫
https://github.com/jeffalstott/powerlaw
13. 支援雲的允許提供快速，可重複的生物學見解的協作工具由B. Ragan-Kelley等人撰寫。在主要的筆記本中，將相關的筆記本的完整合集並附有亞馬遜AMI的資訊以重現全文。
14. 一種用於計算歸一化霰彈槍測序資料的無參考演算法，由CT Brown等人提出。完整的筆記本，ArXiv連結和專案儲存庫。
完整的筆記本
https://nbviewer.jupyter.org/github/ged-lab/2012-paper-diginorm/blob/master/notebook/diginorm.ipynb
ArXiv連結
https://arxiv.org/abs/1203.4802
專案儲存庫
https://github.com/dib-lab/2012-paper-diginorm
15. 本地組的在宇宙環境運動學由J.E. Forero-Romero 等人撰寫。全部筆記本以及所有資料可在GitHub庫中找到。
本地組的在宇宙環境運動學
https://arxiv.org/abs/1303.2690
16. 海洋變暖威脅海洋生物，科學美國人的一篇文章，以筆記本為主要情節。由來自MarinExplore的Roberto de Almeida撰寫。
海洋變暖威脅海洋生物
https://www.scientificamerican.com/article/warming-ocean-threatens-sea-life/
17. 由Wu，García，Hauert和Traulsen 撰寫的推斷進化遊戲中的弱選擇。PLOS Comp Bio論文和Fighare連結。
推斷進化遊戲中的弱選擇
https://nbviewer.jupyter.org/github/juliangarcia/ews/blob/master/notebook.ipynb
PLOS Comp Bio論文
https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1003381
Fighare連結
https://figshare.com/articles/Extrapolating_weak_selection_in_evolutionary_games_source_code/814470
18.使用神經網路估計紅移分佈。一個CFHTLenS的應用程式，由Christopher Bonnett 撰寫（提交給MNRAS）。
使用神經網路估計紅移分佈
https://nbviewer.jupyter.org/urls/bitbucket.org/christopher_bonnett/nn_notebook/raw/5e69b55193a229cb2076a2f18e43b45c56e317e0/T-800.ipynb
19. 由Jean-Luc R. Stevens，Judith S. Law，Jan Antolik和James A. Bednar撰寫的 在初級視覺皮層中定點陣圖的穩定，穩健和自適應開發機制。Journal of Neuroscience，33：15747-15766,2013。[Notebook1]（https://ioam.github.io/topographica/_static/gcal_notebook.html），Notebook2。
在初級視覺皮層中定點陣圖的穩定，穩健和自適應開發機制
http://www.jneurosci.org/content/33/40/15747
Notebook2
https://ioam.github.io/topographica/_static/stevens_jn13_notebook.html
20.加速隨機基準，Christopher Granade, Christopher Ferrie and D. G. Cory撰寫。新物理期刊17013042（2015），arXiv，GitHub repo。
加速隨機基準
https://nbviewer.jupyter.org/github/cgranade/accelerated-randomized-benchmarking/blob/master/src/model_testing.ipynb
arXiv
https://arxiv.org/abs/1404.5275
GitHub repo
https://github.com/cgranade/accelerated-randomized-benchmarking
21. Tao Ding和Patrick D. Schloss撰寫的人體微生物群落型別的動態和聯絡。筆記本復現的結果。
人體微生物群落型別的動態和聯絡
https://www.nature.com/articles/nature13178
筆記本復現的結果
https://nbviewer.jupyter.org/gist/pschloss/9815766/notebook.ipynb
22. Sylvester，Z.，Pirmez，C.，Cantelli，A。，Jobe，ZR 撰寫的，海底通道彎曲度隨緯度和坡度變化的變化。
海底通道彎曲度隨緯度和坡度變化的變化
https://nbviewer.jupyter.org/gist/zsylvester/6040d0015b9b907bc788
23. 任務上下文的正頂表示支援M.L.的目標導向認知的靈活控制，由M.L. Waskom, D. Kumaran, A.M. Gordon, J. Rissman, & A.D. Wagner撰寫。Github儲存庫 | 主筆記本
任務上下文的正頂表示支援M.L.的目標導向認知的靈活控制
http://www.jneurosci.org/content/34/32/10743.short
Github儲存庫
https://github.com/WagnerLabPapers/Waskom_JNeurosci_2014
主筆記本
https://nbviewer.jupyter.org/github/WagnerLabPapers/Waskom_JNeurosci_2014/blob/master/Behavioral_and_Decoding_Analyses.ipynb
24. pyparty：使用Python進行直觀粒子處理，Adam Hughes 的筆記來生成已釋出的資料 | 另外，檢視pyparty教程筆記本。
pyparty：使用Python進行直觀粒子處理
https://openresearchsoftware.metajnl.com/articles/10.5334/jors.bh/
生成已釋出的資料
https://nbviewer.jupyter.org/github/hugadams/pyparty/blob/master/examples/Notebooks/JORS_data.ipynb?create=1
pyparty教程筆記本
https://github.com/hugadams/pyparty
25. 在進化的牡蠣中表明家族特異性DNA甲基化模式，Claire E. Olson，Steven B. Roberts doi：http：//dx.doi.org/10.1101/012831。筆記本在論文中生成的結果。
在進化的牡蠣中表明家族特異性DNA甲基化模式
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/012831v1
筆記本在論文中生成的結果
https://nbviewer.jupyter.org/github/che625/olson-ms-nb/blob/master/BiGo_dev.ipynb
26. 並行字首多型性許可證並行化，演示和證明，Jiahao Chen and Alan Edelman, HPTCDL'14. 網站與筆記
網站
http://jiahao.github.io/parallel-prefix/
筆記
https://github.com/jiahao/ijulia-notebooks/blob/master/2014-08-06-parallel-prefix.ipynb
27. 轉錄組測序揭示了在SF3B1突變的癌症中進行隱蔽3'剪接位點選擇的潛在機制，由Christopher DeBoever等人撰寫。有幾個筆記本可以複製結果並製作數字。
轉錄組測序揭示了在SF3B1突變的癌症中進行隱蔽3'剪接位點選擇的潛在機制
https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1004105
28. 用於表徵生物感測器的奈米顆粒單層的工作流程：真實和人工SEM影像的機器學習，由Adam Hughes，Zhaowen Liu，Maryam Raftari，Mark. EReeves撰寫。筆記本在表1中連結在文字中。
用於表徵生物感測器的奈米顆粒單層的工作流程：真實和人工SEM影像的機器學習
https://peerj.com/preprints/671/
29. AtomPy：天體物理應用的開放式原子資料管理環境，由C. Mendoza, J. Boswell, D. Ajoku, M. Bautista撰寫。
AtomPy：天體物理應用的開放式原子資料管理環境
https://www.mdpi.com/2218-2004/2/2/123
30. 四維小行星視覺化，選自科學美國人（作者：Jake VanderPlas）。
四維小行星視覺化
https://blogs.scientificamerican.com/sa-visual/visualizing-4-dimensional-asteroids1/
31. 理解與宏基因組組裝的微生物群落的挑戰和機遇，附有IPython的筆記本教程，由Adina Howe and Patrick Chain撰寫。
理解與宏基因組組裝的微生物群落的挑戰和機遇
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmicb.2015.00678/full
32. 剪下線極低的結構（2016）由Sergeev，DE，Renfrew，IA，Spengler，T.和Dorling，SR QJR Meteorol撰寫。SOC。DOI：10.1002 / qj.2911。附筆記本生成已釋出的數字。
剪下線極低的結構
https://rmets.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/qj.2911
附筆記本生成已釋出的數字
https://github.com/dennissergeev/structure-of-a-shear-line-polar-low-notebooks
33. 檢測非線性基因型 - 表型圖中的高階上位作用由Zachary R. Sailer和Michael J. Harms於2017年3月發表於Genetics。所有資料都可以透過這個Github報告中的筆記本複製。
檢測非線性基因型 - 表型圖中的高階上位作用
http://www.genetics.org/content/205/3/1079
Github報告
https://github.com/harmslab/notebooks-nonlinear-high-order-epistasis
34. Stuart Geiger 對2017年GitHub開源調查的總結分析。2017年6月在SocArXiv預印本.doi：10.17605 / OSF.IO / ENRQ5。論文來自使用nbconvert轉換為LaTeX的筆記本。筆記本和材料在：OSF，GitHub，nbviewer
Stuart Geiger 對2017年GitHub開源調查的總結分析
https://osf.io/preprints/socarxiv/qps53/
OSF
https://osf.io/enrq5/
GitHub
https://github.com/staeiou/github-survey-analysis
nbviewer
https://nbviewer.jupyter.org/github/staeiou/github-survey-analysis/blob/master/github-survey-descriptive-stats.ipynb
35. 怪異SDSS星系：結果來自異常值檢測演算法，由D. Baron and D. Poznanski撰寫。以復現的筆記本。
怪異SDSS星系：結果來自異常值檢測演算法
https://arxiv.org/abs/1611.07526
以復現的筆記本
https://github.com/dalya/WeirdestGalaxies
36. Clustergrammer，一種用於高維生物資料的基於網路的熱圖視覺化和分析工具，由Nicolas Fernandez等人提出。筆記本：圖3，圖4，圖5
Clustergrammer，一種用於高維生物資料的基於網路的熱圖視覺化和分析工具
https://www.nature.com/articles/sdata2017151
圖3
https://nbviewer.jupyter.org/github/MaayanLab/CST_Lung_Cancer_Viz/blob/master/notebooks/CST_Data_Viz.ipynb
圖4
https://nbviewer.jupyter.org/github/MaayanLab/Cytof_Plasma_PMA/blob/master/notebooks/Compare_Cell-Type_Distribution_PMA_Treatment.ipynb
圖5
https://nbviewer.jupyter.org/github/MaayanLab/CCLE_Clustergrammer/blob/master/notebooks/Clustergrammer_CCLE_Notebook.ipynb
37. 社會學：兩個英國出生佇列中一般認知能力社會階級不平等的調查。2017年12月在SocArXiv預印本.doi：10.17605 / OSF.IO / SZXDM。筆記本和材料在：OSF，GitHub，nbviewer。
社會學：兩個英國出生佇列中一般認知能力社會階級不平等的調查。
https://osf.io/preprints/socarxiv/szxdm/
38. Fischer等人於2016年11月推出的用於自身非經典光的片上架構， Quant-ph ArXiV預印本。一個用於所有的計算支援的筆記本包含在提交的arXiv。
用於自身非經典光的片上架構
https://arxiv.org/abs/1611.01566
39. 用於目標搜尋來自脈衝星的連續引力波的巢狀取樣程式碼，gr-qc ArXiV preprint，2017年5月，由Pitkin等人提出。在GitHub上提供支援筆記本和原始碼的完整報告。
用於目標搜尋來自脈衝星的連續引力波的巢狀取樣程式碼
https://arxiv.org/abs/1705.08978
40. HyperTools：用於視覺化和操作高維資料的Python工具箱，由Heusser等人提供的stat.OT ArXiV預印本。可以使用伴隨筆記本的repo，連結到庫本身HyperTools。
HyperTools：用於視覺化和操作高維資料的Python工具箱
https://arxiv.org/abs/1701.08290
41. 非正弦β振盪反映帕金森氏病的皮質病理生理學， Cole等人的Journal of Neuroscience。帶有所有必要資料的筆記本的報告可用於重現所有資料。
非正弦β振盪反映帕金森氏病的皮質病理生理學
http://www.jneurosci.org/content/37/18/4830
42. Cole＆Voytek在bioRxiv中對神經振盪進行逐週期分析。帶有所有必要資料的筆記本的報告可用於重現所有資料。此repo還連結到相關的有用庫，neurodsp，其中包含教程的筆記本。
Cole＆Voytek在bioRxiv中對神經振盪進行逐週期分析
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/302000v1
筆記本
https://github.com/voytekresearch/Cole_2018_cyclebycycle
7. 資料為主的新聞
資料新聞開放的必要，Brian Keegan。
資料新聞開放的必要
https://nbviewer.jupyter.org/github/brianckeegan/Bechdel/blob/master/Bechdel_test.ipynb
聖路易斯縣的隔離分析，文章的分析弗格森地區比你可能猜到的更加分離，由Jeremy Singer-Vine撰寫。
聖路易斯縣的隔離分析
https://github.com/BuzzFeedNews/2014-08-st-louis-county-segregation
摘自魁北克省的論文，由Jean-Hugues Roy 撰寫（法文）。
摘自魁北克省的論文
https://github.com/jhroy/theses/blob/master/theses.ipynb
8. 異想天開的筆記本
使用Matplotlib建立的XKCD樣式圖。這是部落格文章的討論版本。由Jake van der Plas提供。
使用Matplotlib建立的XKCD樣式圖
https://nbviewer.jupyter.org/url/jakevdp.github.com/downloads/notebooks/XKCD_plots.ipynb
梵高的星夜與ipythonblocks，Matt Davis的ipythonblocks的一部分。這是一個與IPython筆記本一起使用的教學工具，它提供了理解程式設計概念的可視元素。
梵高的星夜與ipythonblocks
https://nbviewer.jupyter.org/github/jiffyclub/ipythonblocks/blob/master/demos/starry_night_to_text.ipynb
康威的生命遊戲。有趣的使用卷積運算來計算遊戲板的下一個狀態，而不是明顯找到鄰居並過濾下一個狀態的板。
康威的生命遊戲
https://nbviewer.jupyter.org/gist/jiffyclub/3778422
pynguins。使用jupyter notebook，python和numpy解決棋盤遊戲“Penguins on Ice”。
pynguins
https://nbviewer.jupyter.org/gist/denfromufa/9a5e1fdeaf611dc60ea8
“人物情節”，用matplotlib生成的數字。
“人物情節”
https://nbviewer.jupyter.org/gist/theandygross/4544012
顯示轉換器迷你教程，也可以在部落格文章中找到。你想直接從IPython筆記本製作靜態html / css幻燈片嗎？好的，現在你可以用揭示轉換器（nbconvert）來做。由DamiánAvila 演示。
個人IPython體重筆記本。根據預後和動機特徵描繪您的體重減輕。
個人IPython體重筆記本
https://nbviewer.jupyter.org/gist/anixdorf/9769238
IPython NB中的流雙擺模擬。
https://nbviewer.jupyter.org/github/plotly/python-user-guide/blob/master/s7_streaming/s7_streaming.ipynb
Porque Charles Xavier debe cambiar是一個關於腦的一項研究，由MarGiménez和Angela Rivera在Marvel漫畫世界中進行資料和性別研究。
Porque Charles Xavier debe cambiar是一個關於腦的一項研究
https://nbviewer.jupyter.org/github/mshopper/aurora/blob/master/Aurora.ipynb
功能幾何：解構MC Escher woodcut 平方限制，由Shashi Gowda設計的IJulia筆記本。
功能幾何：解構MC Escher woodcut 平方限制
https://nbviewer.jupyter.org/github/shashi/ijulia-notebooks/blob/master/funcgeo/Functional%20Geometry.ipynb
使用Jupyter Noteboook解決物理難題。
https://notebooks.azure.com/null/projects/null/html/Snake%20Puzzle%20Solver.ipynb
9. 廣泛使用的IPython影片
當然，您可能嘗試的第一件事是搜尋關於IPython的影片（Youtube上的最後一次計數是1900左右）但是有其他應用程式的演示使用了IPython的強大功能，但在描述中未提及。以下所示：
關於如何學習Python的影片，將IPython作為學習的首選平臺！
影片
https://www.youtube.com/watch?v=Nc16qeGBtMU
該影片顯示了在scikit-learn專案中使用的IPython
該影片
https://www.youtube.com/watch?v=4ONBVNm3isI
他沒有展示使用過的IPython，但在整個影片中他的IPython標籤清晰可見：規劃和撫育花園：幼兒期的未來Python教育
規劃和撫育花園：幼兒期的未來Python教育
https://www.youtube.com/watch?v=op61s-QHryk
Wes McKinney關於Python和資料分析的演講以及他的Python for Data Analysis一書中提到了IPython
Wes McKinney關於Python和資料分析的演講
https://www.youtube.com/watch?v=qbYYamU42Sw&feature=youtu.be&t=5m9s
Python for Data Analysis
http://shop.oreilly.com/product/0636920023784.do
該影片顯示了在蒙特利爾Python聚會上使用的Plotly和IPython。
該影片
https://www.youtube.com/watch?v=zG8FYPFU9n4
10. 透過筆記本訪問和程式設計IBM量子計算機
Github筆記本示例（向下滾動）說明如何使用Qiskit並訪問IBMQ量子計算機。
Github
https://github.com/Qiskit/qiskit-tutorials/blob/master/index.ipynb
原文標題：
A gallery of interesting Jupyter Notebooks
原文連結：
https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/A-gallery-of-interesting-Jupyter-Notebooks