plotly / plotly/plotly.py

Adding date in subplots is slow

Aperta
#3,869 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

P3 performance
Lingua principale
Python
Stelle
18.8k
Fork
2.8k
Merge medio
16h 26m
PR unite (30g)
21

Descrizione

Hi everyone!

I'm currently trying to create 50 subplots which will update each second like real time. I don't use dash because visualizing with Jupiter is more important for me.

Well, here is an example of a pseudocode

rows = 50
fig = go.FigureWidget(make_subplots(rows = rows,  cols = 1, vertical_spacing = 0.005))
for i in range(1,rows+1):
        fig.add_trace(go.Scatter(line_color = ...), row = i, col=1)

After, I update my subplots by signals. I decimated date and added in fig

with fig.batch_update():
        for j in range(rows):
            fig.data[j].x = trace['Date'][START:END]      
            fig.data[j].y = trace.iloc[START:END, col_st:col_end][str(col_end)]

And this procedure takes 3 seconds each loop, which is a very long time for my tasks. My question is how I can add more faster date.

If anyone wants to repeat the code, create date with size 100 and add to each subplots.

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

La issue fornisce pseudocodice che usa FigureWidget, make_subplots e batch_update, ma non nomina file o test del repository. Inizia riproducendo 50 subplot con array di date da 100 punti e profilando il ciclo di aggiornamento. Il lavoro sarà completato quando sarà disponibile un miglioramento delle prestazioni confermato oppure una spiegazione documentata del percorso limitante.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
jupyter-notebook, python
Ambito
data-visualization, performance
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
25/100

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.