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+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+import gradio as gr
+import os
+
+# 載入所有年度的資料
+def load_all_attendance_data():
+    all_data = []
+    for year in range(1994, 2025):  # 1993–1994 到 2023–2024
+        filename = f"nba_attendance_{year-1}-{year}.csv"
+        if os.path.exists(filename):
+            df = pd.read_csv(filename)
+            df["YEAR"] = f"{year-1}-{year}"
+            all_data.append(df)
+    return pd.concat(all_data, ignore_index=True)
+
+# 整合資料
+df_all = load_all_attendance_data()
+
+# 整理球隊與年份選單
+all_teams = sorted(df_all["TEAM"].unique())
+all_years = sorted(df_all["YEAR"].unique())
+
+# 主功能函式
+def show_home_attendance(team, year):
+    # 找出指定年份與球隊的主場總人數
+    record = df_all[(df_all["TEAM"] == team) & (df_all["YEAR"] == year)]
+    if record.empty:
+        return f"{team} 在 {year} 沒有資料", None
+
+    total_attendance = record["HOME_TOTAL"].values[0]
+
+    # 產生直條圖：該隊從 1993-94 到 2023-24 的 HOME_TOTAL 變化
+    team_data = df_all[df_all["TEAM"] == team]
+    years = team_data["YEAR"]
+    totals = pd.to_numeric(team_data["HOME_TOTAL"].str.replace(',', ''), errors='coerce')
+
+    plt.figure(figsize=(10, 5))
+    plt.bar(years, totals)
+    plt.title(f"{team} HOME_TOTAL Attendance Over Years")
+    plt.xlabel("Season")
+    plt.ylabel("HOME_TOTAL")
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.tight_layout()
+
+    # 將圖表轉為圖片傳回
+    return f"{team} 在 {year} 年的主場總人數為：{total_attendance}", plt.gcf()
+
+# Gradio 介面
+interface = gr.Interface(
+    fn=show_home_attendance,
+    inputs=[
+        gr.Dropdown(choices=all_teams, label="選擇球隊"),
+        gr.Dropdown(choices=all_years, label="選擇年份")
+    ],
+    outputs=[
+        gr.Textbox(label="主場總人數"),
+        gr.Plot(label="歷年主場總人數變化")
+    ],
+    title="NBA 主場觀眾總人數查詢器",
+    description="選擇一支球隊與一個年份，查看主場總觀眾人數，並呈現其歷年趨勢圖"
+)
+
+interface.launch()