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

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R
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Description

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.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)
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#>  utf8          1.2.2       2021-07-24 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  vctrs         0.4.1       2022-04-13 [1] CRAN (R 4.1.3)
#>  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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Piste de recherche

Commencez par exécuter la reproduction R fournie avec plotly::plot_ly() et add_surface(connectgaps = TRUE), puis comparez les cas avec données manquantes, connectgaps = FALSE, transposé et avec une matrice plus petite. Suivez le comportement du survol à partir de ce point d’entrée. Le travail est terminé lorsque le survol de la région contenant les données manquantes ne fige plus la matrice signalée et que les cas de comparaison continuent de fonctionner.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
r
Domaine
data-visualization
Type d'issue
Bug
Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Activité
À l'abandon
Clarté
Plutôt claire
Accessibilité débutants
38/100

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