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Hoversubplots=axis not working with make_subplots

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bug P3 sev-3
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
18.8k
Forks
2.8k
Ø Merge
16 Std. 26 Min.
Gemergte PRs (30 T.)
21

Beschreibung

Initially reported on the Plotly forum.

Using make_subplots means that the hoversubplots=“axis” will not work correctly.

Sample code that produces the error:
Codepen.

import plotly.graph_objects as go
from plotly import data
from plotly.subplots import make_subplots

df = data.stocks()


fig = make_subplots(rows=3, cols=1, shared_xaxes=True, vertical_spacing=0.03)
layout = dict(
    hoversubplots="axis",
    title="Stock Price Changes",
    hovermode="x",
    grid=dict(rows=3, columns=1),
)

fig.add_trace(go.Scatter(x=df["date"], y=df["AAPL"], name="Apple"), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Scatter(x=df["date"], y=df["GOOG"], name="Google"), row=2, col=1)
fig.add_trace(go.Scatter(x=df["date"], y=df["AMZN"], name="Amazon"), row=3, col=1)
fig.update_layout(layout)
fig.show()

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Expected behavior should be the same as when using the Plotly docs hover on subplots example, where hover labels appear for all charts:
Codepen.
image

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 damit, das bereitgestellte Python-Beispiel mit make_subplots und dem Layout hoversubplots="axis" zu reproduzieren, und vergleiche es anschließend mit dem verlinkten Plotly-Dokumentationsbeispiel. Verfolge, wie Subplot-Achsen und Hover-Einstellungen erzeugt werden; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn Hover-Labels für alle Diagramme wie im erwarteten Beispiel angezeigt werden.

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
Aktiv
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
58/100

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