matplotlib / matplotlib/mplfinance
The use of `returnfig=True` creates multiple figures when using ipywidgets
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- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 4.4k
- Forks
- 678
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
Describe the bug
If you provide returnfig=True or use your own axes, updating the ipywidgets produces additional plots.
To Reproduce
this example uses 15 min klines, but that doesn't matter.
@interact(
start_pos = widgets.FloatSlider(value=0, max=len(df.index) - 1 - 7 * 96, min=0, step=1),
length = widgets.FloatSlider(value=7 * 96, max=7 * 96, min=96, step=96),
)
def plot_func(start_pos, length):
start_pos, length = int(start_pos), int(length)
ldf = df.iloc[start_pos:start_pos + length]
print(ldf.index[0], ' - ', ldf.index[-1])
mpf.plot(ldf, style='yahoo', figsize=(20,5), returnfig=True)
#print([ str(ax) for ax in axlist])
Expected behavior
When using ipywidgets and updateing the slider, the reloading of the plot_func produces an additional figure each time you update the widget. This shouldn't be. When your don't use returnfig (or don't add ax and volume by your own figure) this behaviour does not accure.
jupyter lab
mplfinance 0.12.10b0
Screenshots
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Reproduce el problema en JupyterLab usando la plot_func mostrada con ipywidgets, mplfinance y returnfig=True. Empieza observando la creación de figuras a medida que se actualizan los controles deslizantes y, después, sigue el punto de entrada del trazado y el manejo de las figuras. Se considera terminado cuando las actualizaciones repetidas del widget dejan solo el gráfico actual en lugar de añadir figuras.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- jupyter, matplotlib, python
- Área
- data-visualization
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 35/100