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

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bug P3
主要言語
Python
スター
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フォーク
2.8k
平均マージ
16時間 26分
マージ済み PR(30日)
21

説明

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

コントリビューションガイド

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はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

調査の方向性

最小限のコード例から始め、マスクされた NumPy 配列を渡したときの px.scatter と go.Scatter を比較します。各エントリーポイントがマスクされた要素と軸の範囲をどのように処理するかを追跡し、報告された例のカバレッジを追加または更新します。go.Scatter がマスクされた値を描画せず、軸の範囲にも含めなくなれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
numpy, python
領域
data-visualization
issue の種類
バグ
難易度
3/5
見積もり時間
1〜2日
活発さ
停滞
明瞭さ
おおむね明確
初心者へのやさしさ
35/100

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