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ScatterGL alignment fails above height=8190

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bug P3 size: 3
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
18.8k
Forks
2.8k
Merge medio
16 h 26 min
PR fusionados (30 d)
21

Descripción

Below this height everything works fine. Above this height the alignment of scatterGL marks to tickmarks( or grid lines) completely fails. There is no issue with svg scatter.

height=8180:
CleanShot 2023-08-08 at 14 55 04@2x

height=8500:
CleanShot 2023-08-08 at 14 55 33@2x

Code:

import plotly.graph_objects as go
from dash import dcc
import numpy as np
import dash

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = dcc.Graph(id="figure", figure={})

y_values=list(range(1, 353))
scatter_trace = go.Scatter(
    x=np.zeros(353),
    y=y_values,
    showlegend=False,  # Exclude this trace from the legend
    mode="markers"
)
layout = go.Layout(
    height=8500,
)
fig = go.Figure(data=[scatter_trace], layout=layout)

fig.update_yaxes(
    range=[0, len(y_values)],
    tickvals=y_values,
)

app.layout.figure = fig

if __name__ == "__main__":
    app.run_server(debug=True)

Versions:
name : plotly
version : 5.15.0

name : dash
version : 2.11.1

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

Ejecuta la reproducción de Dash proporcionada con alturas de 8180 y 8500 y, a continuación, rastrea los puntos de entrada del renderizado de ScatterGL y de la alineación de los ticks y las líneas de cuadrícula de los ejes. Compara el comportamiento de WebGL con el caso de scatter en SVG; se considera terminado cuando las marcas permanecen alineadas con los ticks o las líneas de cuadrícula por encima de height=8190 sin provocar regresiones en el caso funcional de menor altura.

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

Evaluación

Stack tecnológico
numpy, python
Área
data-visualization
Tipo de issue
Error
Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Estado de actividad
Activo
Claridad
Bastante claro
Aptitud para principiantes
55/100

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