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modeBarButtonsToAdd doesn’t appear to be working as intended

Offen
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bug P3
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
18.8k
Forks
2.8k
Ø Merge
16 Std. 26 Min.
Gemergte PRs (30 T.)
21

Beschreibung

Using "modeBarButtonsToAdd" to add buttons for interactive annotations and shape drawing in plotly figures, it prevents the HTML plot to be shown at all with plotly.offline rendering!

import plotly.offline as offline
import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x='petal_width', y='sepal_length', color='species')
fig.update_layout(
    dragmode='drawopenpath',
    newshape_line_color='cyan',
    title_text='Draw a path to separate versicolor and virginica'
)

config = dict({'scrollZoom': True,'displaylogo': False, 'modeBarButtonsToAdd':['drawline','drawopenpath','drawcircle','drawrect','eraseshape']}) 

offline.plot(fig,  
                     auto_open=True, image = None, config =config, 
                     filename='./foo.html', include_plotlyjs='directory')

If the 'modeBarButtonsToAdd':[ ] is emptied, the HTML is correctly rendered again. Any idea with this weird behaviour?
Please, see also https://eoss-image-processing.github.io/2020/05/06/shape-drawing.html

Environment:
Python 3.7
Plotly 4.14.1
dash 1.18.1

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

Beginnen Sie damit, die bereitgestellte Python-Reproduktion mit plotly.offline.plot und der Konfiguration modeBarButtonsToAdd auszuführen und sie mit einer leeren Button-Liste zu vergleichen. Verfolgen Sie die Generierung des Offline-HTML und überprüfen Sie, dass die Ausgabe bei aktivierten Zeichen-Schaltflächen erfolgreich gerendert wird; verwenden Sie beim Überprüfen des Verhaltens die gemeldete Umgebung Python 3.7 und Plotly 4.14.1.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
data-visualization
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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