Bug: `make_subplots()` doesn't use shared x-axes for traces on different subplots, even when `shared_xaxes` is set to True
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- Langage dominant
- Python
- Étoiles
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- 16 h 26 min
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Description
Description
When using make_subplots() with shared_xaxes=True, spike lines only appear on the subplot where the cursor is hovering, rather than showing across all subplots simultaneously.
Expected Behavior
When hovering over any subplot, a vertical spike line should appear at the same x-position across all subplots, similar to the behavior in TradingView or other financial charting tools.
Current Behavior
The spike line only appears on the subplot currently under the cursor. When moving to a different subplot, the spike line moves with the cursor instead of showing on all subplots.
Code Example
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import pandas as pd
# Create sample data
df = pd.DataFrame({
'x': pd.date_range('2024-01-01', periods=100),
'y1': range(100),
'y2': [x**2 for x in range(100)]
})
# Create subplots
fig = make_subplots(
rows=2, cols=1,
shared_xaxes=True,
vertical_spacing=0.02
)
fig.add_trace(go.Scatter(x=df['x'], y=df['y1'], name='Line 1'), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Scatter(x=df['x'], y=df['y2'], name='Line 2'), row=2, col=1)
fig.update_xaxes(
showspikes=True,
spikemode='across',
spikesnap='cursor',
spikecolor='black',
spikethickness=1
)
fig.update_layout(hovermode='x unified')
fig.show()
What I've Tried
hovermode='x unified'- Only unifies hover labels, not spike linesfig.update_traces(xaxis='x')- Shows spikes across all subplots but breaks subplot layout (all data gets squeezed into first subplot's x-axis range)- Various combinations of
spikemode,spikesnap, andmatches='x'- No effect
Use Case
This feature is critical for financial/trading dashboards where users need to compare multiple indicators (price, volume, RSI, MACD, etc.) at the same point in time across multiple subplots.
Guide de contribution
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Piste de recherche
Commencez par reproduire l’exemple fourni de make_subplots() avec shared_xaxes=True et les options de spike-line configurées. Suivez la façon dont les subplot x-axes et le comportement de hover sont représentés, puis identifiez l’implémentation et les tests concernés avant de les modifier. Le travail est terminé lorsque le survol de n’importe quel subplot affiche une spike-line verticale alignée sur tous les subplots sans perturber leur layout.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- pandas, python
- Domaine
- data-visualization
- Type d'issue
- Bug
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Activité
- Calme
- Clarté
- Plutôt claire
- Accessibilité débutants
- 48/100