plotly / plotly/plotly.R

Sluggish performance when using add_annotations

Đang mở
#1,747 0 bình luận 2 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Ngôn ngữ chính
R
Star
2.7k
Fork
641
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

Adding "add_annotations" to many points on any plot, cause slow performance.
Please see the below minimal example

library(shiny)
library(plotly)
library(quantmod)

ui <- fluidPage(
  plotlyOutput("plot"),
  verbatimTextOutput("event")
)

server <- function(input, output) {

  output$plot <- renderPlotly({
    getSymbols("AAPL",src='yahoo')

    # basic example of ohlc charts
    df <- data.frame(Date=index(AAPL),coredata(AAPL))
    df <- tail(df, 500)
    p <- df %>%
      plot_ly(x = ~Date, type="candlestick",
              open = ~AAPL.Open, close = ~AAPL.Close,
              high = ~AAPL.High, low = ~AAPL.Low) %>%
      add_annotations(x = ~Date , y = ~AAPL.Open, text = "Tslow",xref = "x", yref = "y", yref = "y",ax = -30, ay = 40,
                      arrowcolor = 'rgb(0, 153, 51)', arrowsize = 2, arrowwidth = 1, arrowhead = 4)  %>%
      layout(title = "Basic Candlestick Chart",xaxis = list(rangeslider = list(visible = F)))
    p
  })

  output$event <- renderPrint({
    d <- event_data("plotly_hover")
    if (is.null(d)) "Hover on a point!" else d
  })
}

shinyApp(ui, server)

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách chạy ví dụ R Shiny được cung cấp với plotly, quantmod và 500 điểm candlestick, sau đó profile lệnh gọi add_annotations. Issue không nêu tệp mã nguồn hay bài kiểm thử nào; được xem là hoàn thành khi đã xác định và xử lý nguyên nhân khiến hiệu năng của chú thích chậm mà không làm hỏng ví dụ.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
r
Lĩnh vực
data-visualization, performance
Loại issue
Lỗi
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức phù hợp với người mới
35/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.