go.Histogram2dContour does not normalize when using shared coloraxis and coloring='fill'
Nadie ha tomado este issue todavía.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 18.8k
- Forks
- 2.8k
- Merge medio
- 16 h 26 min
- PR fusionados (30 d)
- 21
Descripción
Setup:
plotly==5.18.0
Bug:
When adding two go.Histogram2dContour to a subplot, the colorscale is not normalized, when using a shared coloraxis and setting coloring='fill'.
It works when setting coloring='heatmap'.
Dataframes used:
df_a = pd.DataFrame({
'a':[0,0,1,1],
'b':[0,1,0,1],
'c':[0,1,2,3],
})
df_b = pd.DataFrame({
'a':[0,0,1,1],
'b':[0,1,0,1],
'c':[10,20,30,40],
})
Example coloring='fill':
Example coloring='heatmap':
Code:
fig = make_subplots(rows=1,cols=2)
fig.add_trace(
go.Histogram2dContour(
x=df_a['a'].to_list(),
y=df_a['b'].to_list(),
z=df_a['c'].to_list(),
# contours=dict(coloring="heatmap"),
contours=dict(coloring="fill"),
coloraxis="coloraxis",
showscale=True,
showlegend=False,
histfunc='max',
),
row=1,
col=1
)
fig.add_trace(
go.Histogram2dContour(
x=df_b['a'].to_list(),
y=df_b['b'].to_list(),
z=df_b['c'].to_list(),
# contours=dict(coloring="heatmap"),
contours=dict(coloring="fill"),
coloraxis="coloraxis",
showscale=True,
showlegend=False,
histfunc='max',
),
row=1,
col=2
)
fig.show()
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Comienza ejecutando la reproducción proporcionada con plotly==5.18.0 y dos trazas go.Histogram2dContour, y compara coloring='fill' con coloring='heatmap'. Sigue cómo se aplica la normalización del coloraxis compartido en cada modo; se considera terminado cuando ambos contornos fill usan la colorscale compartida de forma coherente en los dos subplots.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- python
- Área
- data-visualization
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 35/100