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Problems with "Reds", "Turbo", "Inferno" (...?) colorscales

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bug P3
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
18.8k
Forks
2.8k
Merge medio
16 h 26 min
PR fusionados (30 d)
21

Descripción

There seems to be an issue with the "Reds" and "Turbo" colorscales. I couldn't find an existing issue about this, so here is how to reproduce: I just got this example from plotly page:
https://plotly.com/python/dropdowns/#update-several-data-attributes
And added the "Reds" and "Turbo" colorscales.

The "Reds" seem to work, but it is inverted when comparing to the "Blues" and "Greens":
Screenshot 2022-08-20 at 16 25 34Screenshot 2022-08-20 at 16 31 13Screenshot 2022-08-20 at 16 25 45

The "Turbo", on the other hand, shows up like a "coolwarm" colorscale instead:
Screenshot 2022-08-20 at 16 25 58

These two are different than the ones described on the documentation here: https://plotly.com/python/builtin-colorscales/#builtin-sequential-color-scales

I had similar issues when using "Plotly.update" with plotly.js to update the coloscales.

edit: Also the "Inferno" shows as the "coolwarm" one:
Screenshot 2022-08-20 at 17 09 21
Probably there are others too.

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Línea de trabajo

Comienza con el ejemplo enlazado de dropdown de Plotly Python y la reproducción reportada de Plotly.update; después compara los resultados de Reds, Turbo e Inferno con la documentación de las escalas de color secuenciales integradas. Rastrea dónde se seleccionan o transforman estas escalas de color; el trabajo estará terminado cuando se rendericen con las paletas documentadas en ambas rutas de actualización reportadas.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
javascript, python
Área
data-visualization
Tipo de issue
Error
Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Bastante claro
Aptitud para principiantes
35/100

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