matplotlib / matplotlib/ipympl

"Transform()" returns bad coordinates with ipympl

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Jupyter Notebook
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Descripción

## Describe the issue

I believe the "transform()" functions of Matplotlib do not behave well in ipympl or widget mode.

**Code for reproduction**

I simply use the matplotlib example published here:
https://matplotlib.org/3.1.1/tutorials/advanced/transforms_tutorial.html

I copy/paste the code for basic help :
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches

x = np.arange(0, 10, 0.005)
y = np.exp(-x/2.) * np.sin(2*np.pi*x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1, 1)

xdata, ydata = 5, 0
xdisplay, ydisplay = ax.transData.transform_point((xdata, ydata))

bbox = dict(boxstyle="round", fc="0.8")
arrowprops = dict(
arrowstyle="->",
connectionstyle="angle,angleA=0,angleB=90,rad=10")

offset = 72
ax.annotate('data = (%.1f, %.1f)' % (xdata, ydata),
(xdata, ydata), xytext=(-2*offset, offset), textcoords='offset points',
bbox=bbox, arrowprops=arrowprops)

disp = ax.annotate('display = (%.1f, %.1f)' % (xdisplay, ydisplay),
(xdisplay, ydisplay), xytext=(0.5*offset, -offset),
xycoords='figure pixels',
textcoords='offset points',
bbox=bbox, arrowprops=arrowprops)

plt.show()
```

**Actual outcome**
I get different results depending on the matplotlib mode :
- on one side, %matplotlib inline gives the result expected and displayed in the example, as below :
![download](https://user-images.githubusercontent.com/65092924/89292441-ab730a80-d65c-11ea-8307-6861d50bd587.png)
- on the other side, %matplotlib ipympl or %matplotlib widget give erroneous results, as below :
widget
The result is the same if I download with the "floppy-disk" icon of the widget.

**Expected outcome**

The result with widget or ipympl mode should be the one of inline mode.

## Versions

```
3.7.7 (default, Mar 26 2020, 10:32:53)
[Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)]
ipympl version: 0.5.2
jupyter core : 4.6.3
jupyter-notebook : 6.0.3
qtconsole : 4.7.5
ipython : 7.16.1
ipykernel : 5.3.3
jupyter client : 6.1.6
jupyter lab : 1.2.6
nbconvert : 5.6.1
ipywidgets : 7.5.1
nbformat : 5.0.7
traitlets : 4.3.3
Known nbextensions:
config dir: /Users/mmyara/.jupyter/nbconfig
notebook section
jupyter-js-widgets/extension enabled
- Validating: OK
config dir: /opt/miniconda3/etc/jupyter/nbconfig
notebook section
jupyter-matplotlib/extension enabled
- Validating: OK
plotlywidget/extension enabled
- Validating: OK
jupyter-js-widgets/extension enabled
- Validating: OK
tree section
ipyparallel/main enabled
- Validating: OK
JupyterLab v1.2.6
Known labextensions:
app dir: /opt/miniconda3/share/jupyter/lab
@jupyter-widgets/jupyterlab-manager v1.1.0 enabled OK
@jupyterlab/toc v2.0.0 enabled OK
@lckr/jupyterlab_variableinspector v0.4.0 enabled OK
jupyter-matplotlib v0.7.1 enabled OK
jupyterlab-plotly v4.9.0 enabled OK
plotlywidget v4.9.0 enabled OK```

Guía de contribución

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Línea de trabajo

Comienza ejecutando el ejemplo de transformación de Matplotlib proporcionado en los modos inline e ipympl/widget y, a continuación, compara los resultados mostrados y guardados. El issue estará terminado cuando el modo widget produzca las mismas coordenadas y la misma colocación de las anotaciones que el modo inline.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
jupyter, jupyter-notebook, python
Área
frontend, web-dev
Tipo de issue
Error
Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Bien especificado
Aptitud para principiantes
38/100

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