Question

TL / DR：我正在尝试做的事情：

使用数据框（df中存在大量现有数据集）
作为独立脚本运行（无jupyter）
能够轻松地交互/浏览数据
简单但完整的示例（看到很多代码片段最终无法正常工作）

过去，我一直在使用dataframe，matplotlib和tkinter做得很好，但是我开始用数据集大小来达到性能极限。似乎最近集中在数据分析和库上，我认为我可以使事情看起来更现代，并以更少的代码提高交互性。问题的一部分似乎是做事的方式太多，尚不清楚当前/最佳实践是什么，甚至如何做到这一切。

我以为我真的很接近Bokeh示例，但是后来我发现“散点图”不再是bokeh.plotting或bokeh.charts模块的一部分，并分解为bkcharts项目。不，它被移到了holoviews还是holoplot或hvplot ...让我们深入研究，好吧，似乎它已被移入PyViz，但使用了具有bokeh后端的hvplot。我对脑海中旋转的所有库和工具感到困惑。

如果有人可以向我展示一个具有上述要求的简单（但完整）示例，我将不胜感激？

这是使用了matplotlib和数据框的 OLD 简化示例（为简化起见，删除了tkinter交互式内容）：

import matplotlib.pyplot as plt
from io import StringIO
import pandas as pd

data_ssv = """tone_amp_0  tone_freq_0     SNR
75.303        628.0  68.374
84.902       8000.0  61.292
92.856        288.0  70.545
70.000       2093.0  35.036
76.511       6834.0  66.952 """

data = pd.read_table(StringIO(data_ssv), sep="\s+", header=0)

x_points=data.loc[:, ['tone_amp_0']]
y_points=data.loc[:, ['SNR']]
z_points=data.loc[:, ['tone_freq_0']]

fig = plt.figure()
ax = plt.axes()

ax.scatter(x_points, y_points, c=z_points, cmap='hsv');

plt.show()

更新：

这是我到目前为止所获得的最接近的数据，但数据未绘制：

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import output_file,show
from io import StringIO

data_ssv = """tone_amp_0  tone_freq_0     SNR
75.303        628.0  68.374
84.902       8000.0  61.292
92.856        288.0  70.545
70.000       2093.0  35.036
76.511       6834.0  66.952 """

data = pd.read_table(StringIO(data_ssv), sep="\s+", header=0)

p = figure(x_axis_label='tone_amp_0', y_axis_label='SNR')

p.circle(x=data.loc[:, ['tone_amp_0']], y=data.loc[:, ['SNR']])

output_file("basic_interactive_plot.py.html")

show(p)

独立脚本（无jupyter）中的交互式数据帧散点图

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