要使用Jupyter Notebook進行實時數據可視化，你需要安裝和配置一些工具和庫
在Jupyter Notebook中運行以下命令，以安裝所需的庫：
!pip install ipykernel
!pip install ipython-sql
!pip install pandas
!pip install matplotlib
!pip install seaborn
首先，你需要在Jupyter Notebook中加載與你的數據庫的連接。例如，如果你使用的是SQLite數據庫，你可以這樣做：
import sqlite3
from sqlalchemy import create_engine
# 替換為你的數據庫文件路徑
database_path = "your_database_file.db"
engine = create_engine(f"sqlite:///{database_path}")
使用ipython-sql庫查詢數據庫并將結果存儲在Pandas DataFrame中。例如，如果你想從名為your_table的表中獲取數據，可以這樣做：
%load_ext sql
%sql sqlite:///your_database_file.db
# 替換為你的表名和查詢條件
query = """SELECT * FROM your_table WHERE condition"""
data = %sql $query
df = data.DataFrame()
現在你已經將查詢結果存儲在Pandas DataFrame中，可以使用Matplotlib或Seaborn庫創建實時數據可視化。例如，你可以創建一個折線圖來顯示數據的變化：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 設置Seaborn風格
sns.set()
# 創建一個折線圖
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.lineplot(x="column_name_x", y="column_name_y", data=df)
# 顯示圖形
plt.show()
請注意，你需要根據你的數據集和需求調整上述代碼。此外，你可能需要定期更新數據以反映實時變化。你可以通過定期重新運行查詢和可視化代碼來實現這一點。
