update_yaxes behavior for make_subplots vs specifying axes directly
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- 主要言語
- Python
- スター
- 18.8k
- フォーク
- 2.8k
- 平均マージ
- 16時間 26分
- マージ済み PR(30日)
- 21
説明
--copied from the plotly forum here https://community.plotly.com/t/update-yaxes-behavior-when-using-make-subplots-vs-specifying-axes-directly/92496--
To my knowledge, there’s two main ways to create subplots:
make_subplots(), then add trace data - example here
create list of data, inject into go.Figure() - example here (see hover on subplots)
I’m not sure which one’s the preferred one, but update_yaxes affects them differently.
If we use method 1, the update_yaxes affects all yaxes as intended
If we use method 2, the update_yaxes only affects the first subplot
Is there a reason why update_yaxes doesn’t play well with the second way of creating subplots?
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
Issue にリンクされている 2 つの例から始め、make_subplots() と手動で組み立てた go.Figure() を使って update_yaxes の異なる動作を再現します。それぞれの場合にサブプロットの軸がどのように参照されるかを追跡します。差異が解消されるか、意図された動作が回帰例によって明確に文書化されれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- python
- 領域
- data-visualization
- issue の種類
- バグ
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 45/100