自身の理解のためにある程度調べたことをナレッジになればと思い記載

リポジトリ毎の関係性

Jupyter 公式の Read the Docs に記載がある。

Image Relationships

派生関係としては以下の通り。

base-notebook
- minimal-notebook
  - scipy-notebook
    - tensorflow-notebook
    - datascience-notebook
    - pyspark-notebook
      - all-spark-notebook
  - r-notebook

イメージ名からは分かりづらいが、minimal-notebookの方がbase-notebookよりもイメージサイズが大きい。

scipy-notebook、datascience-notebook の違い

よく使われる（であろう）やつ

scipy-notebook
- データ分析で使われるライブラリセット(pandas, scikit-learn など)を追加したもの
datascience-notebook
- scipy-notebook にさらに R や Julia を追加したもの

したがって、Python しか使わないならscipy-notebookで十分（勘違いしていた）

イメージ Tag について

各リポジトリ内には多くのイメージ Tag が存在し、どれを利用すれば良いか一見分かりづらい。
イメージ Tag の規則はリポジトリ毎に細かい癖はありそうだが、例えばbase-notebookは2020/7/29時点で以下のようになっている

黄色の強調部分(b5abe43c6d31)はコンテナイメージのSHAダイジェスト。同一ダイジェストに対して6つの Tag が存在している。
- つまり、この6つは全て同一コンテナイメージを指すエイリアス。
最後のイメージ Tag (b90cce83f37b)もSHAダイジェスト。これは GitHub 側のコミットハッシュ。
- このイメージ Tag に対応する Git コミットがこちら

これらから分かることは、base-notebookのイメージ Tag は Python バージョンや Jupyter コンポーネント（Jupyter Notebook、JupyterLab、JupyterHub）毎にバージョンアップデートしたものが登録されている。

分かっていないこと

base-notebookは様々なエイリアスが1つのコンテナイメージを指しており、過去の Python バージョンに対応したイメージ Tag を見つけることができる。

ここで、最も実利用する（であろう）scipy-notebookのイメージ Tag はコミットハッシュばかりとなっており、目的の Python バージョンに対応するイメージ Tag が見つけづらい。
※逆にいうと、scipy-notebookの各イメージ Tag に対してベースイメージとなっているbase-notebook、minimal-notebookのイメージ Tag をどのようにして見つけるのかが分からない。

いくつかのイメージを試してみたところ、Python のマイナーバージョン（3.6.6, 3.6.7, 3.8.0, ...）毎にイメージ Tag が作成されているっぽい?