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要使用Jupyter Notebook进行实时数据可视化，你需要安装和配置一些工具和库
- 安装必要的库：
在Jupyter Notebook中运行以下命令，以安装所需的库：
!pip install ipykernel !pip install ipython-sql !pip install pandas !pip install matplotlib !pip install seaborn - 加载数据库连接：
首先，你需要在Jupyter Notebook中加载与你的数据库的连接。例如，如果你使用的是SQLite数据库，你可以这样做：
import sqlite3 from sqlalchemy import create_engine # 替换为你的数据库文件路径 database_path = "your_database_file.db" engine = create_engine(f"sqlite:///{database_path}") - 查询数据库：
使用ipython-sql库查询数据库并将结果存储在Pandas DataFrame中。例如，如果你想从名为your_table的表中获取数据，可以这样做：
%load_ext sql %sql sqlite:///your_database_file.db # 替换为你的表名和查询条件 query = """SELECT * FROM your_table WHERE condition""" data = %sql $query df = data.DataFrame() - 实时数据可视化：
现在你已经将查询结果存储在Pandas DataFrame中，可以使用Matplotlib或Seaborn库创建实时数据可视化。例如，你可以创建一个折线图来显示数据的变化：
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置Seaborn风格 sns.set() # 创建一个折线图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.lineplot(x="column_name_x", y="column_name_y", data=df) # 显示图形 plt.show() 请注意，你需要根据你的数据集和需求调整上述代码。此外，你可能需要定期更新数据以反映实时变化。你可以通过定期重新运行查询和可视化代码来实现这一点。
