plotly / plotly/plotly.R

Zoom all facets at the same time

Đang mở
#2,142 1 bình luận 6 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

There seems to be a discrepancy between plotly for R and for python in how it handles zooming across facets.

To take my examples directly from the documentation: https://plotly.com/ggplot2/facet-plots/ vs https://plotly.com/python/facet-plots/

In the python version, if I select a region to zoom in on, the same zoom is applied to all facets, regardless of position.

In the r version, if I zoom on one facet, the 'x' zoom is applied to facets in the same column, and the 'y' zoom is applied to facets in the same row - but other facets are unaffected.

I would like to replicate the python behaviour in r. Any clues for how to do this?

Reprex: Compare zoom behaviour between R and python

library(reshape2)
library(plotly)

p <- ggplot(tips, aes(x=total_bill)) + geom_histogram(binwidth=2,colour="white")

# Histogram of total_bill, divided by sex and smoker
p <- p + facet_grid(sex ~ smoker)

ggplotly(p)
import plotly.express as px
df = px.data.gapminder()
fig = px.scatter(df, x='gdpPercap', y='lifeExp', color='continent', size='pop',
                facet_col='year', facet_col_wrap=4)
fig.show()

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 R reprex từ issue và so sánh hành vi facet zoom của nó với ví dụ Python facet được liên kết. Issue không nêu tên tệp hoặc bài kiểm tra nào trong repository; hoàn thành có nghĩa là việc chọn một vùng trong một facet sẽ áp dụng cùng mức zoom x và y cho mọi facet.

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

Đánh giá

Công nghệ
python, r
Lĩnh vực
data-visualization
Loại issue
Lỗi
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
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.