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`fig.update_traces(xaxis=..)` will destroy `hline` or `vline` objects on subplots

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bug P3
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Python
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Descrição

Summary

When the figure is created by make_subplots, updating traces' xaxis or yaxis will destroy hline or vlines from user's view.

Details

The following picture represents my figure created with subplots of 3 rows and 1 column. It has horizontal line added by figure.add_hline(y=0.0, ...).

plot1_no_update_traces

def get_historical_charts(
    tournaments: list[TournamentSummary],
    max_data_points: int = 2000,
    window_sizes: tuple[int, ...] = DEFAULT_WINDOW_SIZES,
):
    # .... some dirty codes..

    figure.add_hline(    # <-------------------------------- ADDED hline
        y=0.0,
        line_color="red",
        line_dash="dash",
        row=1,
        col=1,
        label={
            "text": "Break-even",
            "textposition": "end",
            "font": {"color": "red"},
            "yanchor": "top",
        },
    )
    figure.update_layout(
        title="Historical Performance",
        hovermode="x unified",
        yaxis1={"tickformat": "$"},
        yaxis2={"tickformat": "%"},
        yaxis3={"tickformat": "$"},
    )
    figure.update_yaxes(row=3, col=1, patch={"type": "log"})
    # figure.update_traces(xaxis="x3")  # <------------------------------------- WILL CHANGE HERE
    return figure

However, I wanted to display vertical dash line on all subplots regardless of which graph you are focusing. I googled and found figure.update_traces(xaxis="x3") will make this work, but it destroyed hline. Notice that red dash line is disappeared on the second picture.

plot2_update_traces

def get_historical_charts(
    tournaments: list[TournamentSummary],
    max_data_points: int = 2000,
    window_sizes: tuple[int, ...] = DEFAULT_WINDOW_SIZES,
):
    # .... some dirty codes..

    figure.add_hline(    # <-------------------------------- ADDED hline
        y=0.0,
        line_color="red",
        line_dash="dash",
        row=1,
        col=1,
        label={
            "text": "Break-even",
            "textposition": "end",
            "font": {"color": "red"},
            "yanchor": "top",
        },
    )
    figure.update_layout(
        title="Historical Performance",
        hovermode="x unified",
        yaxis1={"tickformat": "$"},
        yaxis2={"tickformat": "%"},
        yaxis3={"tickformat": "$"},
    )
    figure.update_yaxes(row=3, col=1, patch={"type": "log"})
    figure.update_traces(xaxis="x3")  # <------------- UPDATED XAXIS AND hline IS DESTROYED
    return figure

Note that there is only 1 line of difference from above two codes.

For full codes, you can refer my repository's code.

For bandaid, I can do figure.update_traces(xaxis="x1") instead, but it will destroy custom objects on second/third subplot. So this is not a fundamental resolution.

Personally I think showing horizontal or vertical dash line to indicate which x or y are you hovering is important. However, with current status you can potentially destroy custom plot objects like hline if you do that.

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Guia de contribuição

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Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

Direção de pesquisa

Comece reproduzindo o problema com make_subplots, add_hline e figure.update_traces(xaxis="x3"); o visualize.py vinculado fornece o exemplo completo. Rastreie como update_traces altera as atribuições dos eixos e como os objetos hline dos subplots são representados. A tarefa estará concluída quando a atualização dos eixos das traces preservar cada hline e vline entre os subplots, e o exemplo relatado continuar exibindo-os.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Avaliação

Stack de tecnologia
plotly, python
Domínio
data-visualization
Tipo de issue
Bug
Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Status de atividade
Ativa
Clareza
Razoavelmente clara
Facilidade para iniciantes
55/100

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