`mpl_to_plotly` does not preserve axis labels (bar plots are useless)
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- Lenguaje dominante
- Python
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- 18.8k
- Forks
- 2.8k
- Merge medio
- 16 h 26 min
- PR fusionados (30 d)
- 21
Descripción
While mpl_to_plotly is little known and receives little love, this bug is pretty easy to fix. Would you be open to a PR?
import matplotlib.pyplot as plt
from plotly.tools import mpl_to_plotly
from plotly.offline import plot
In matplotlib this produces a barplot with labels:
labels = ['a', 'b', 'c']
values = [1, 2, 3]
f = plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.bar(labels, values)
plt.tight_layout()
But conversion to plotly looses the labels:
plotly_fig = mpl_to_plotly(f)
plot(plotly_fig)
A minimal fix would be to modify prep_ticks by appending:
if axis_dict.get("type") == "date":
return axis_dict
vals = []
texts = []
for tick in axis.majorTicks:
vals.append(tick.get_loc())
texts.append(tick.label1.get_text())
if texts:
axis_dict = {}
axis_dict['tickmode'] = 'array'
axis_dict['tickvals'] = vals
axis_dict['ticktext'] = texts
return axis_dict
which produces:
prep_ticks is defined in:
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 en plotly/matplotlylib/mpltools.py, en prep_ticks, y luego reproduce el gráfico de barras de matplotlib proporcionado y la conversión con mpl_to_plotly. Conserva las etiquetas de los ejes originales en la figura de Plotly convertida y verifica que el gráfico resultante coincida con la salida etiquetada mostrada sin introducir regresiones en el manejo de ejes de fechas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- python
- Área
- data-visualization
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bien especificado
- Aptitud para principiantes
- 48/100