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Hover incorrect when supplying color as argument in add_trace

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Vorherrschende Sprache
R
Sterne
2.7k
Forks
641
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

I tried to create complex plot using add_trace. However there is problem with the hover when supplying color as argument: In this case the first and last element of the trace has no hover, sometimes it is only the first or only the last:

p1 <- plot_ly() |> 
  add_trace(
    type = "scatter",
    mode = "markers",
    x = 1:3,
    y = 1,
    color = 1:3,
    marker = list(colorscale = list(list(0, "red"), list(1, "orange")))
  )
p1

It works fine with

p2 <- plot_ly() |> 
  add_trace(
    type = "scatter",
    mode = "markers",
    x = 1:3,
    y = 1,
    marker = list(color = 1:3, colorscale = list(list(0, "red"), list(1, "orange")))
  )
p2

When doing the equivalent thing in python with

from plotly import graph_objects as go
fig2 = go.Figure()
fig2.add_trace(
    go.Scatter(x=[1,2,3], y=[1,1,1], type="scatter", mode="markers", marker={"color":[1,2,3], "colorscale":[[0,"red"],[1,"orange"]]})
)
fig1 = go.Figure()
fig1.add_trace(
    go.Scatter(x=[1,2,3], y=[1,1,1], type="scatter", mode="markers", color=[1,2,3], marker={"colorscale":[[0,"red"],[1,"orange"]]})
)

you get an error instead of an incorrect graph, which is better, I would claim.

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Verwende die bereitgestellten R add_trace-Reproduktionen als Einstiegspunkt, vergleiche p1 mit p2 und überprüfe das gemeldete Hover-Verhalten an den Endpunkten. Erledigt ist die Aufgabe, wenn der Fall color-as-argument für den ersten oder letzten Punkt keine Hover-Informationen mehr verliert und die Beispiele als Regressionstest dienen.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
r
Bereich
data-visualization
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
45/100

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