Slider in `scatter_3d` and `scatter` makes some data points go missing
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- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 18.8k
- Forks
- 2.8k
- Merge médio
- 16h 26min
- PRs com merge (30d)
- 21
Descrição
Only 2 out of 4 categories are plotted when I use a slider. Other data points do not appear at all. When I slide the slider, different categories are plotted. E.g. in the MWE below, only TP and FP show up when the slider is below 0.9. At 0.9 only TN and FN show up.
This behavior also happens for both 2d and 3d scatter plots. See the MWE below for 3d.
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
def plot_scatter_3d_mwe():
# Create a small DataFrame with fake data
data = {
'Dim1': np.random.rand(10),
'Dim2': np.random.rand(10),
'Dim3': np.random.rand(10),
'due': [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],
'serial_number': range(10),
'predicted_probabilities': [0.9, 0.8, 0.4, 0.2, 0.6, 0.7, 0.1, 0.5, 0.3, 0.95]
}
df = pd.DataFrame(data)
thresholds = np.arange(0, 1.1, 0.1)
all_frames = []
for threshold in thresholds:
# Recalculate predictions based on the threshold
predicted = (df['predicted_probabilities'] >= threshold).astype(int)
# Create the 4 categories for coloring: TP, TN, FP, FN
conditions = [
(df['due'] == 1) & (predicted == 1), # TP
(df['due'] == 0) & (predicted == 0), # TN
(df['due'] == 0) & (predicted == 1), # FP
(df['due'] == 1) & (predicted == 0), # FN
]
categories = ['TP', 'TN', 'FP', 'FN']
# Assign the categories to a new column
df['category'] = np.select(conditions, categories, default='Unknown')
df['threshold'] = threshold # Add threshold as a column for animation frame
all_frames.append(df.copy())
# Concatenate all frames for animation
df_all_frames = pd.concat(all_frames)
# Plot the scatter 3D with the categories as color and animate over thresholds
fig = px.scatter_3d(df_all_frames,
x='Dim1', y='Dim2', z='Dim3',
color='category',
animation_frame='threshold',
animation_group='serial_number')
fig.show()
# Call the function
plot_scatter_3d_mwe()
Guia de contribuição
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
Direção de pesquisa
Execute o MWE de Python fornecido em plot_scatter_3d_mwe e compare o comportamento dos gráficos de dispersão 2D e 3D animados entre os frames de limiar. Rastreie como animation_frame e animation_group são representados na figura gerada; a tarefa estará concluída quando as quatro categorias e seus pontos de dados permanecerem disponíveis em cada posição do controle deslizante.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Avaliação
- Stack de tecnologia
- numpy, pandas, plotly, python
- Domínio
- data-visualization
- Tipo de issue
- Bug
- Dificuldade
- 4/5
- Tempo estimado
- 3-5 dias
- Status de atividade
- Estagnada
- Clareza
- Razoavelmente clara
- Facilidade para iniciantes
- 35/100