Certain padding values cause plots to overtake all other subplots
Chưa có ai nhận issue này.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 18.8k
- Fork
- 2.8k
- Merge trung bình
- 16 giờ 26 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 21
Mô tả
Related to #4124 there is a set of padding values that will produce strange behavior such that a single subplot takes over all others.
Some setup:
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
line_x = np.arange(10)
line_y = line_x**2
What works:
n_subplots = 6
full_fig = make_subplots(
rows=n_subplots,
cols=1,
)
for row_idx in range(1, n_subplots+1):
full_fig.add_trace(go.Scatter(
x=line_x,
y=line_y,
showlegend=False,
), row=row_idx, col=1)
This produces 6 different subplots of the same line.
What doesn't work:
line_x = np.arange(10)
line_y = line_x**2
n_subplots = 8
padding_size = 0.1
row_heights = [0.1]*n_subplots
specs = []
for _ in range(n_subplots):
specs.append([{'b': padding_size/2., 't': padding_size/2.}])
full_fig = make_subplots(
rows=n_subplots,
cols=1,
row_heights=row_heights,
specs=specs,
)
for row_idx in range(1, n_subplots+1):
full_fig.add_trace(go.Scatter(
x=line_x,
y=line_y,
showlegend=False,
), row=row_idx, col=1)
Adding the padding and row heights now generates only a single plot.
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách chạy các ví dụ make_subplots được cung cấp và so sánh trường hợp sáu hàng với trường hợp tám hàng bằng row_heights và specs padding. Theo dõi cách make_subplots xử lý chiều cao hàng và padding trên/dưới, sau đó xác minh fix bằng cấu hình đã tái hiện. Được coi là hoàn tất khi cả tám subplot đều được render riêng biệt thay vì một subplot chiếm quyền hiển thị.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- data-visualization
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức phù hợp với người mới
- 68/100