如果是在jupyter中呢，如何操作呢，可以写一下代码吗

当然可以，以下是一个在 Jupyter Notebook 中实现的示例代码：

首先，我们需要安装 Pyecharts 库和 Jupyter Notebook 扩展：

!pip install pyecharts
!pip install jupyter_echarts_pypkg

接下来，我们可以使用 Pyecharts 库生成两个图表，并在 Jupyter Notebook 中显示它们：

from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.render import NotebookRenderType

# 生成第一个图表
def generate_chart1() -> Line:
    chart = Line()
    chart.add_xaxis(['1', '2', '3', '4', '5'])
    chart.add_yaxis("A", [1, 3, 2, 5, 4])
    chart.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Chart 1"))
    return chart

chart1 = generate_chart1()
chart1.render_notebook(render_type=NotebookRenderType.IFRAME)

# 生成第二个图表
def generate_chart2() -> Line:
    chart = Line()
    chart.add_xaxis(['1', '2', '3', '4', '5'])
    chart.add_yaxis("B", [2, 4, 1, 6, 3])
    chart.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Chart 2"))
    return chart

chart2 = generate_chart2()
chart2.render_notebook(render_type=NotebookRenderType.IFRAME)

注意，我们需要使用 `NotebookRenderType.IFRAME` 参数将图表渲染为 iframe 格式，以便于在 Jupyter Notebook 中显示。

接下来，我们可以创建一个 Markdown 单元格，使用 HTML 和 JavaScript 代码实现两个图表的加载和排版：

<iframe id="chart1" src="about:blank" frameborder="0"></iframe>
<iframe id="chart2" src="about:blank" frameborder="0"></iframe>

<script>
    var chart1 = document.getElementById("chart1");
    var chart2 = document.getElementById("chart2");
    chart1.src = "http://localhost:8000/nbextensions/assets/pyecharts-0.html";
    chart2.src = "http://localhost:8000/nbextensions/assets/pyecharts-1.html";
    chart1.style.position = "absolute";
    chart1.style.top = "0";
    chart1.style.left = "0";
    chart1.style.width = "50%";
    chart1.style.height = "100%";
    chart2.style.position = "absolute";
    chart2.style.top = "0";
    chart2.style.right = "0";
    chart2.style.width = "50%";
    chart2.style.height = "100%";

    function update_charts() {
        chart1.contentWindow.postMessage('update', '*');
        chart2.contentWindow.postMessage('update', '*');
    }

    setInterval(update_charts, 1000);
</script>

在代码中，我们使用 `<iframe>` 标签加载两个图表的 HTML 文件，并使用 CSS 控制它们的位置和大小。同时，在 JavaScript 中使用 `setInterval()` 函数定时调用两个图表的 `update()` 方法，实现实时更新数据的效果。

最后，我们可以在 Python 代码中实现数据的定时更新，并在 Jupyter Notebook 中实时显示两个图表：

import time

while True:
    # 更新第一个图表的数据
    x_data = ['1', '2', '3', '4', '5']
    y_data = [1, 2, 3, 4, 5]
    chart1 = generate_chart1()
    chart1.add_yaxis("A", y_data)
    chart1.render_notebook(render_type=NotebookRenderType.IFRAME)

    # 更新第二个图表的数据
    x_data = ['1', '2', '3', '4', '5']
    y_data = [5, 4, 3, 2, 1]
    chart2 = generate_chart2()
    chart2.add_yaxis("B", y_data)
    chart2.render_notebook(render_type=NotebookRenderType.IFRAME)

    time.sleep(1)

这样，我们就完成了一个简单的 Jupyter Notebook 可视化大屏，包含两个图表的实时数据。