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Error bars in px.scatter should inherit color and opacity from markers by default

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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

Error bars do correctly show with the same color (not opacity) as markers when using categorical data to set the color parameter:

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
df["e_plus"] = df["sepal_width"]/100
df["e_minus"] = df["sepal_width"]/40
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species",
                 error_y="e_plus", error_y_minus="e_minus")

fig.show()
image

However, setting the opacity parameter only changes the opacity of the markers:

fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species",
                 error_y="e_plus", error_y_minus="e_minus", opacity=0.6)

fig.show()
image

And using numerical data to set the color parameter, the error bars will not have the same color as the markers, but instead renders in black:

fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="petal_width",
                 error_y="e_plus", error_y_minus="e_minus")

fig.show()
image

Fixing this would be super helpful, since the only current solution seems to be to manually add or update the trace for every single data point to set rgba-values for the error bars. My scatter plot had a few thousand data points, making that a very time consuming for-loop.

Beitragsleitfaden

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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 den bereitgestellten px.scatter-Reproduktionen unter Verwendung kategorialer und numerischer Farbwerte, mit und ohne Opazität. Untersuche die generierten Einstellungen für Fehlerbalken und Marker, um festzustellen, wo ihre Farbe und Opazität voneinander abweichen. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn die Fehlerbalken in allen gezeigten Fällen standardmäßig die Farbe und Opazität des Markers übernehmen, mit Abdeckung für die Reproduktionen.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
data-visualization
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Klar beschrieben
Anfängerfreundlichkeit
45/100

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