Scattermapbox cluster do not work
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- Lenguaje dominante
- R
- Estrellas
- 2.7k
- Forks
- 641
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
Clustering of scatter points on a map do not form even though the documentation indicates this should work:
https://plotly.com/r/reference/scattermapbox/#scattermapbox-cluster
It seems to work in Plotly for Python:
https://plotly.com/python/scattermapbox/
Below is a reproducible example. Please use your own mapbox token.
Sys.setenv("MAPBOX_TOKEN" = mapboxtoken)
df = read.csv('https://raw.githubusercontent.com/bcdunbar/datasets/master/meteorites_subset.csv')
fig <- df %>% plot_mapbox(lat = ~reclat, lon = ~reclong,
size=2, type = 'scattermapbox',
mode = 'scattermapbox', hoverinfo='name',
cluster = list(enabled = TRUE, step = -2, color = 'red'))
fig <- fig %>% layout(title = 'Meteorites',
font = list(color='white'),
plot_bgcolor = '#191A1A', paper_bgcolor = '#191A1A',
mapbox = list(style = 'dark'),
legend = list(orientation = 'h',
font = list(size = 8)),
margin = list(l = 25, r = 25,
b = 25, t = 25,
pad = 2))
fig <- fig %>% config(mapboxAccessToken = Sys.getenv("MAPBOX_TOKEN"))
fig
Warning message:
'scattermapbox' objects don't have these attributes: 'cluster'
Cluster formation using Plotly for Python
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
Comienza ejecutando el ejemplo reproducible de R usando la referencia vinculada de clústeres de scattermapbox y confirma la advertencia de que el atributo cluster no es compatible. Compara el resultado de R con el ejemplo vinculado de Plotly Python; se considera hecho cuando el trace scattermapbox de R acepta la configuración cluster documentada y forma clústeres.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- r
- Área
- data-visualization
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 35/100