error with array buffer allocation failure
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bug
P3
- 主要语言
- JavaScript
- 星标
- 18.3k
- 派生
- 2k
- 平均合并
- 2 天 12 小时
- 30 天内合并 PR
- 28
描述
Describe your context
Steps to setup my environment
conda create -n test python=3.8
conda activate test
pip install dash==1.17.0
pip install plotly==4.12.0
pip install numpy==1.18
My pip list
Brotli 1.0.9
certifi 2020.11.8
click 7.1.2
dash 1.17.0
dash-core-components 1.13.0
dash-html-components 1.1.1
dash-renderer 1.8.3
dash-table 4.11.0
Flask 1.1.2
Flask-Compress 1.8.0
future 0.18.2
itsdangerous 1.1.0
Jinja2 2.11.2
MarkupSafe 1.1.1
numpy 1.18.0
pip 20.2.4
plotly 4.12.0
retrying 1.3.3
setuptools 49.6.0.post20201009
six 1.15.0
Werkzeug 1.0.1
wheel 0.35.1
wincertstore 0.2
My System
OS: Win10 Pro
Browser: Chrome v86.0.4240.193
NodeJS v12.16.2
Describe the bug
I am getting Array buffer allocation failed error when I try to generate a 3D plot with a huge number of data points in it.
Here is my code to reproduce the error when using n=2500
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import numpy as np
import plotly.graph_objs as go
def get_figure(n):
x = np.linspace(-100, 100, n)
y = np.linspace(-100, 100, n)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
r = np.sqrt(xx**2 + yy**2)
zz = np.sin(r) * np.cos(xx)
return go.Figure(
data = go.Surface(z=zz),
layout=dict(width=600, height=600))
app = dash.Dash(__name__, suppress_callback_exceptions=True)
server = app.server
app.layout = html.Div(
dcc.Graph(
figure=get_figure(n=2500)
)
)
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)

Expected behavior
Here is how it looks when I lower the value n, to n=800. I expect dash to render the 3D plot without a problem at n>=2500 but it gives me the Array buffer allocation failed error.

贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue,再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库,在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request,并在描述里引用这个 Issue 编号。
调研方向
从提供的 Python/Dash 复现开始,在浏览器中比较 n=800 和 n=2500。跟踪由 dcc.Graph 触发的 3D 曲面渲染路径,以及报告的 Array buffer allocation failed 错误;完成的标准是 n=2500 情况具有明确且经过验证的结果,而不是未处理的分配失败。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
评估
- 技术栈
- javascript, numpy, python
- 领域
- data-visualization, frontend, performance
- Issue 类型
- 缺陷
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 活跃度
- 停滞
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 新手友好度
- 35/100