annotation coordinates do not respect log scaling

When adding annotations to a plot that uses log scaling, the annotation coordinates need to be rescaled to represent the log10 of the actual coordinates. While this is documented behavior, it is rather counterintuitive and should be fixed.
Seemingly no other axis-types (date, for instance) needs special treatment but works without modifying the underlying data.

Minimum example demonstrating the point, i.e. label_y is 4 but plotted at 10^4:

df = pd.DataFrame(data={'x':[1,2,3,4],
                        'y':[1,4,9,16],
                        })

fig = px.line(df,
              x='x',
              y='y',
              log_y=True,
              log_x=True,
              )

annotations = []
fig.for_each_trace(
    lambda trace: annotations.append(dict(x=np.log10(np.sqrt(trace.x[0]*trace.x[-1])),
                                          y=np.sqrt(trace.y[0]*trace.y[-1]),
                                          text=f'({np.sqrt(trace.x[0]*trace.x[-1])},{np.sqrt(trace.y[0]*trace.y[-1])})',))
)

fig.update_layout(annotations=annotations,
                  width=300,
                  height=300,
                  )
fig.show()

Keine Quelldatei oder kein Test wird genannt. Beginne damit, das minimale Beispiel mit logarithmisch skalierten x- und y-Achsen zu reproduzieren, und verfolge dann, wie Anmerkungen und Achsenkoordinaten behandelt werden; fertig ist es, wenn Anmerkungen tatsächliche Datenkoordinaten auf logarithmischen Achsen akzeptieren, während Datums- und andere Achsentypen weiterhin funktionieren, ohne die zugrunde liegenden Daten zu ändern.