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()

No se indica ningún archivo fuente ni ninguna prueba. Empieza reproduciendo el ejemplo mínimo con ejes x e y escalados logarítmicamente y, a continuación, rastrea cómo se gestionan las anotaciones y las coordenadas de los ejes; el trabajo estará terminado cuando las anotaciones acepten coordenadas de datos reales en ejes logarítmicos, mientras que las fechas y otros tipos de ejes sigan funcionando sin cambiar los datos subyacentes.