marginal-distribution subplots include overall-trendline
Nessuno ha ancora preso questa issue.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 18.8k
- Fork
- 2.8k
- Merge medio
- 16h 26m
- PR unite (30g)
- 21
Descrizione
When creating a scatter plot with marginal distributions and an overall trendline (but not trace trendline), the trendline is shown on all three subplots instead of only the main one.
See related StackOverflow question with suggested workarounds.
Repro code:
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.io as pio
import plotly.express as px
pio.renderers.default = "browser"
np.random.seed(42)
data = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (100, 4)), columns=["feature1", "feature2", "feature3", "feature4"])
data["label"] = np.random.choice(list("ABC"), 100)
data["is_outlier"] = np.random.choice([True, False], 100)
fig = px.scatter(
data, x="feature1", y="feature2",
color="label", symbol="is_outlier", symbol_map={True: "x", False: "circle"},
log_x=False, marginal_x="box",
log_y=False, marginal_y="box",
trendline="ols", trendline_scope="overall", trendline_color_override='black',
trendline_options=dict(log_x=False, log_y=False),
)
fig.show()
Guida per i contributori
Apri la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Direzione di ricerca
Inizia dal punto di ingresso px.scatter ed esegui la riproduzione fornita con marginal_x, marginal_y e trendline_scope="overall". Traccia come la trendline complessiva viene assegnata ai subplot marginali, quindi aggiungi un test di regressione basato sull'esempio; il completamento significa che la trendline appare solo sul subplot principale mentre le distribuzioni marginali rimangono invariate.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- numpy, pandas, python
- Ambito
- data-visualization
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Idoneità per principianti
- 52/100