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go.Scatter ignores the masked array elements in numpy masked arrays

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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

Bug summary

Plotting a numpy masked array, px.scatter plots the non-masked array elements and limits the axis accordingly, while go.Scatter also displays the masked data and does also include the masked elements for the axis limits. The behavior from go.Scatter is unexpected in this regard and ignoring the mask defeats the purpose of masked arrays.

Minimal viable code

import numpy.ma as ma
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

# Create timestamps
time_unmasked = [1,2,3,4,5,6,7]

# Create a masked array with three masked variables, one datapoint far from others
data_masked = ma.array([15,14,50,15,15,15,16], mask=[0,0,1,1,1,0,0])

fig_px = px.scatter(x=time_unmasked, y=data_masked, title='Plotly Express')
fig_px.show()

fig_go = go.Figure(layout=go.Layout(
        title=go.layout.Title(text="Plotly Graph Objects")))
fig_go.add_trace(go.Scatter(x=time_unmasked, y=data_masked))
fig_go.show()

Thanks to @Benblob688 for his code example in the issue mentioned below.

Actual outcome
newplot
Using plotly.graph_objects, the masked data entries at position 2,3,4 with the values 50,15,15 are drawn into the plot and the axis limits are set accordingly.
Expected outcome
newplot (1)
Using plotly.express, the masked data entries are not shown and the axis limits are set accordingly to only include non-masked entries in the array.

Additional information
Matplotlib had a similar issue here, where the code has been adapted from to display this issue here. It seems that the usage of np.column_stack caused an issue there, that function has since been replaced with np.ma.column_stack.

Operating system

Ubuntu 20.04

Plotly Version

5.14.1
Numpy Version
1.24.1
Python version

3.11.3
Installation

conda

Beitragsleitfaden

Beitragsleitfaden öffnen

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

Beginne mit dem minimalen Codebeispiel und vergleiche px.scatter mit go.Scatter, wenn das maskierte NumPy-Array übergeben wird. Verfolge, wie jeder Einstiegspunkt maskierte Elemente und Achsengrenzen behandelt, und ergänze die Testabdeckung für das gemeldete Beispiel oder aktualisiere sie. Erledigt ist die Aufgabe, wenn go.Scatter maskierte Werte nicht mehr zeichnet und sie nicht mehr in die Achsengrenzen einbezieht.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
numpy, 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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