jupyter notebook大作业

### 关于Jupyter Notebook大作业的资源和教程

#### Jupyter Notebook在教育中的应用
Jupyter Notebook因其灵活性和支持多语言的能力，在教育领域特别受欢迎。教师可以编写并分享教学资料，学生则能够在同一个环境中学习理论知识以及实践编程技能[^1]。

#### 创建高质量的大作业示例
为了帮助完成大型项目或课程作业，下面是一个简单的Python数据分析项目的结构化指南：

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

# 加载数据集
data = pd.read_csv('example_dataset.csv')

# 数据预处理
def clean_data(df):
    df.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值
    return df

cleaned_data = clean_data(data)

# 可视化分析
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.hist(cleaned_data['column_of_interest'], bins=30)
plt.title('Distribution of Column')
plt.show()

# 进一步的数据探索与建模...

这段代码展示了如何导入必要的库、加载CSV文件作为Pandas DataFrame对象、定义清理函数去除任何NA/NaN条目，并绘制直方图来展示特定列分布情况。对于更复杂的大作业来说，还可以加入更多高级功能如机器学习模型训练等部分。

#### 利用Nbgrader工具辅助评估过程
除了上述的教学用途外，Jupyter还提供了`nbgrader`插件用于自动批改学生的提交作品。这不仅简化了老师的评分流程，也使得反馈更加及时有效。