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Surface plot freezes when hovering on missing data and `connectgaps = TRUE`

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Surface plot freezes when hovering on missing data when connectgaps = TRUE. It seems dependent on the size of the matrix.

Below, a reproducible example with different scenarios:

  1. Using the initial 15x14 matrix, the plot freezes when hovering in the bottom right corner, where the NA values are.
  2. With connectgaps = FALSE no more freezing
  3. Transposing the matrix also works
  4. Making the matrix a smaller also solves the issue

My original data is bigger, I searched for the smaller possible matrix where the problem occurred.

Thanks!

library(dplyr)
library(plotly)
DF_RAW = structure(c(181, 163, 60, 124, 76, 62, 73, 59, 17, 21, 26, 7, NA, NA, NA, 
                 188, 145, 61, 130, 61, 59, 62, 57, 20, 22, 22, 6, NA, NA, NA, 
                 137, 154, 54, 191, 75, 56, 65, 56, 22, 27, 33, 14, NA, NA, NA, 
                 126, 185, 65, 109, 51, 71, 57, 38, 25, 23, 21, 10, NA, NA, NA, 
                 150, 144, 44, 123, 58, 24, 48, 41, 19, 26, 21, 5, NA, NA, NA, 
                 138, 137, 61, 130, 67, 34, 60, 44, 19, 21, 16, 4, NA, NA, NA, 
                 121, 146, 101, 92, 70, 74, 88, 33, 18, 39, 24, 12, NA, NA, NA, 
                 NA, 160, 129, 117, 70, 61, 42, 35, 22, 25, 21, 7, 135, 23, 8, 
                 NA, 129, 130, 107, 64, 61, 44, 25, 23, 30, 18, 11, 140, 58, 40, 
                 NA, 136, 131, 96, 53, 31, 51, 37, 43, 31, 19, 2, 111, 73, 41, 
                 NA, 124, 154, 74, 62, 44, 34, 15, 26, 23, 20, 6, 113, 105, 19, 
                 NA, 126, 251, 76, 73, 84, 47, 40, 32, 25, 32, 6, 131, 106, 13, 
                 NA, 129, 194, 91, 53, 99, 46, 34, 60, 21, 17, 6, 148, 142, 26, 
                 NA, 115, 119, 88, 64, 108, 37, 24, 49, 26, 17, 6, 158, 151, 47), 
               .Dim = 15:14, 
               .Dimnames = list(c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15"), 
                                c("2006", "2007", "2008", "2009", "2010", "2011", "2012", "2013", "2014", "2015", "2016", "2017", "2018", "2019")))

When hovering in the bottom right corner, where the big chunk of missing data is (connectgaps = TRUE), the plot freezes.


# Freezes when hovering  --------------------------------------------------

DF = DF_RAW
plotly::plot_ly(x = ~ colnames(DF),
                y = ~ rownames(DF),
                z = ~ DF) %>% 
  plotly::add_surface(connectgaps = TRUE)

Rplot2


If we use connectgaps = FALSE it does not freeze when hovering on bottom right corner

# WORKS  --------------------------------------------------

DF = DF_RAW
plotly::plot_ly(x = ~ colnames(DF),
                y = ~ rownames(DF),
                z = ~ DF) %>% 
  plotly::add_surface(connectgaps = FALSE)

If we transpose the DF it does not freeze when hovering on bottom left corner (where chunk of missing data is now)

# WORKS  --------------------------------------------------

DF = t(DF_RAW)
plotly::plot_ly(x = ~ colnames(DF),
                y = ~ rownames(DF),
                z = ~ DF) %>% 
  plotly::add_surface(connectgaps = TRUE)

If we make the matrix a tad smaller, the DF it does not freeze when hovering on bottom right corner. I tried this with different sets of data. It seems freezing occurs when the matrix is > 14x14 and connectgaps = TRUE

# WORKS  --------------------------------------------------

DF = DF_RAW[1:14,]
plotly::plot_ly(x = ~ colnames(DF),
                y = ~ rownames(DF),
                z = ~ DF) %>% 
  plotly::add_surface(connectgaps = TRUE)

Created on 2022-04-25 by the reprex package (v2.0.1)

Session info
sessioninfo::session_info()
#> ─ Session info ───────────────────────────────────────────────────────────────
#>  setting  value
#>  version  R version 4.1.3 (2022-03-10)
#>  os       Ubuntu 20.04.4 LTS
#>  system   x86_64, linux-gnu
#>  ui       X11
#>  language (EN)
#>  collate  en_US.UTF-8
#>  ctype    en_US.UTF-8
#>  tz       Atlantic/Canary
#>  date     2022-04-25
#>  pandoc   2.17.1.1 @ /usr/lib/rstudio/bin/quarto/bin/ (via rmarkdown)
#> 
#> ─ Packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────
#>  package     * version     date (UTC) lib source
#>  assertthat    0.2.1       2019-03-21 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  callr         3.7.0       2021-04-20 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  cli           3.2.0       2022-02-14 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  colorspace    2.0-3       2022-02-21 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  crayon        1.5.1       2022-03-26 [1] CRAN (R 4.1.3)
#>  crosstalk     1.2.0       2021-11-04 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  curl          4.3.2       2021-06-23 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  data.table    1.14.2      2021-09-27 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  DBI           1.1.2       2021-12-20 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  digest        0.6.29      2021-12-01 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  dplyr       * 1.0.8       2022-02-08 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  ellipsis      0.3.2       2021-04-29 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  evaluate      0.15        2022-02-18 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  fansi         1.0.3       2022-03-24 [1] CRAN (R 4.1.3)
#>  farver        2.1.0       2021-02-28 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  fastmap       1.1.0       2021-01-25 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  fs            1.5.2       2021-12-08 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  generics      0.1.2       2022-01-31 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  ggplot2     * 3.3.5       2021-06-25 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  glue          1.6.2       2022-02-24 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  gtable        0.3.0       2019-03-25 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  highr         0.9         2021-04-16 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  htmltools     0.5.2       2021-08-25 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  htmlwidgets   1.5.4       2021-09-08 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  httr          1.4.2       2020-07-20 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  jsonlite      1.8.0       2022-02-22 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  knitr         1.38        2022-03-25 [1] CRAN (R 4.1.3)
#>  lazyeval      0.2.2       2019-03-15 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  lifecycle     1.0.1       2021-09-24 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  magrittr      2.0.3       2022-03-30 [1] CRAN (R 4.1.3)
#>  mime          0.12        2021-09-28 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  munsell       0.5.0       2018-06-12 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  pillar        1.7.0       2022-02-01 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  pkgconfig     2.0.3       2019-09-22 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  plotly      * 4.10.0.9001 2022-04-25 [1] Github (plotly/plotly@01582b8)
#>  processx      3.5.3       2022-03-25 [1] CRAN (R 4.1.3)
#>  ps            1.7.0       2022-04-23 [1] CRAN (R 4.1.3)
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#>  R.cache       0.15.0      2021-04-30 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  R.methodsS3   1.8.1       2020-08-26 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  R.oo          1.24.0      2020-08-26 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  R.utils       2.11.0      2021-09-26 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  R6            2.5.1       2021-08-19 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  reprex        2.0.1       2021-08-05 [1] CRAN (R 4.1.0)
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#>  rstudioapi    0.13        2020-11-12 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  scales        1.2.0       2022-04-13 [1] CRAN (R 4.1.3)
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#>  viridisLite   0.4.0       2021-04-13 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  webshot       0.5.3       2022-04-14 [1] CRAN (R 4.1.3)
#>  withr         2.5.0       2022-03-03 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  xfun          0.30        2022-03-02 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  xml2          1.3.3       2021-11-30 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  yaml          2.3.5       2022-02-21 [1] CRAN (R 4.1.2)
#> 
#>  [1] /home/emrys/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.1
#>  [2] /usr/local/lib/R/site-library
#>  [3] /usr/lib/R/site-library
#>  [4] /usr/lib/R/library
#> 
#> ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

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Beginnen Sie mit der Ausführung der bereitgestellten R-Reproduktion mit plotly::plot_ly() und add_surface(connectgaps = TRUE), und vergleichen Sie anschließend die Fälle mit fehlenden Daten, connectgaps = FALSE, transponiert sowie mit kleineren Matrizen. Verfolgen Sie das Hover-Verhalten von diesem Einstiegspunkt aus. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn das Überfahren des Bereichs mit fehlenden Daten für die gemeldete Matrix nicht mehr zum Einfrieren führt und die Vergleichsfälle weiterhin funktionieren.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

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