从上一篇文章中，我们发现 Jupyter notebook 的基本功能就可以支持完成许多事情。不过它背后的功能和选项并不止于此。本文将进一步介绍一些有用的操作。
单元格操作
高级单元格操作，将让编写 notebook 变得更加方便。举例如下：
- 如果想删除某个单元格，可以选择该单元格，然后依次点击
Edit->Delete Cell； - 如果想移动某个单元格，只需要依次点击
Edit->Move cell [up | down]； - 如果想剪贴某个单元格，可以先点击
Edit->Cut Cell，然后在点击Edit->Paste Cell [Above | Below]； - 如果你的 notebook 中有很多单元格只需要执行一次，或者想一次性执行大段代码，那么可以选择合并这些单元格。点击
Edit->Merge Cell [Above | below]。
记住这些操作，它们可以帮助你节省许多时间。
Markdown 单元格高级用法
我们再来看看 Markdown 单元格。虽然它的类型是 markdown，但是这类单元格也接受 HTML 代码。这样，你就可以在单元格类实现更加丰富的样式，添加图片，等等。例如，如果想在 notebook 中添加 Jupyter 的 logo，将其大小设置为 100px x 100px，并且放置在单元格左侧，可以这样编写：
<img src="http://blog.jupyter.org/content/images/2015/02/jupyter-sq-text.png" style="width:100px;height:100px;float:left">
计算该单元格之后，会出现这样的结果：
另外，markdown 单元格还支持 LaTex 语法。例如：
$$\int_0^{+\infty} x^2 dx$$计算上述单元格，将获得下面的 LaTex 方程式：
导出功能
notebook另一个强大的功能就是导出功能。你可以把你的notebook（例如是个图解代码课程）导出为如下多种形式：
- HTML
- Markdown
- ReST
- PDF(Through LaTex)
- Raw Python
如果导出成PDF格式，你甚至可以不使用LaTex就创建了一个漂亮的文档。或者，你可以将你的notebook保存为HTML格式，发布到个人网站上。你还可以导出成ReST格式，作为软件库的文档。
Matplotlib 集成
如果你用Python画过图，应该知道matplotlib。Matplotlib是用来画图的Python库。与Jupyter notebook结合使用时，效果更好。下面，让我们来看看如何在Jupyter notebook中使用matplotlib。
为了在Jupyter notebook中使用matplotlib，你需要告诉Jupyter获取所有matplotlib生成的图形，并把它们全部嵌入到notebook中。为此，只需输入以下命令：
%matplotlib inline这条语句执行可能耗费几秒钟，但是只需要你打开notebook时执行一次就好。让我们作个图，看看是怎么集成的：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(20)
y = x**2
plt.plot(x, y)这段简单代码将绘出
对应的二次曲线。运行这个cell，结果如下所示：
我们可以看到，图直接嵌入到notebook中，就在代码下面。修改代码，重新运行，图形将自动同步更新。对于每个想要把代码和图形放在同一个文件中的数据科学家来说，这是一个很好的特性，这样可以清楚知道每段代码究竟干了什么。同时，在文档中添加一些文字型描述也有很大的作用。
非本地内核
Jupyter notebook非常容易从本地电脑上启动，也允许多个人通过网络连接到同一个Jupyter实例。你是否注意到，在上一部分的教程中，启动Jupyter时出现了下面这条语句：
IPython Notebook运行在：http://localhost:8888/
这条语句表示你的notebook是本地运行，可以在浏览器中输入地址http://localhost:8888/，打开你的notebook。通过修改配置，可以让notebook面向公开访问。这样，任何人如果知道这个notebook地址，就通过浏览器可以远程访问并修改notebook。
结语
通过这两个部分的入门教程，我们知道了Jupyter notebook是一个非常强大的工具，允许使用者为数据分析、教育、文件等任何你可以想到的内容创建漂亮的交互式文档。不要犹豫，探索它更多的功能和可能性。如果你有任何问题或者想感谢开发者们，请给他们反馈。
