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()

Aucun fichier source ni aucun test n’est indiqué. Commencez par reproduire l’exemple minimal avec des axes x et y à échelle logarithmique, puis suivez la façon dont les annotations et les coordonnées des axes sont gérées ; le travail sera terminé lorsque les annotations accepteront de véritables coordonnées de données sur des axes logarithmiques, tandis que les dates et les autres types d’axes continueront de fonctionner sans modifier les données sous-jacentes.