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Lag when adding small scatters to large heatmap animations

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Beschreibung

I've noticed that adding a very small scatter to a large animation will make the lag when moving between frames very bag when working on a project requiring visualization of bboxes of segmentation outputs. If I don't have the bboxes then then there is no lag after startup. With bboxes it becomes very noticeable that the rerender is happening, and as the size of the heatmap increases it becomes worse. Is there a way to make it more smooth?

ADD_BBOXES=True
import numpy as np
import plotly.graph_objects
mock_segmentation_1 = plotly.graph_objects.Heatmap(
    z=np.random.randint(0, 100, (2000,512)),
)
mock_segmentation_2 = plotly.graph_objects.Heatmap(
    z=np.random.randint(0, 2, (2000,512)),
)
mock_bbox_1 = plotly.graph_objects.Scatter(
                                x=[100,100,400,400],
                                y=[200,500,500,200],
                                fillcolor="rgba(255,255,255)",
                                fill="toself",
                                hoveron="fills",
                                hoverinfo="text",
                                text='bbox1',
                                mode="lines",
                                showlegend=False,
                            )
mock_bbox_2 = plotly.graph_objects.Scatter(
                                x=[100,100,2000,2000],
                                y=[2000,500,500,2000],
                                fillcolor="rgba(255,255,255)",
                                fill="toself",
                                hoveron="fills",
                                hoverinfo="text",
                                text='bbox1',
                                mode="lines",
                                showlegend=False,
                            )


data1 = [mock_segmentation_1]
data2 = [mock_segmentation_2]
if ADD_BBOXES:
    data1 = [mock_segmentation_1, mock_bbox_1]
    data2 = [mock_segmentation_2, mock_bbox_2]


frames = [{'data': data1, 'name': '1'}, {'data': data2, 'name': '2'}]
figure_dict = {
    "data": frames[0]["data"],
    "frames": frames,
    "layout": {
        "sliders": [
            {
                "steps": [
                    {
                        "method": "animate",
                        "label": f"Frame {fname}",
                        "args": [
                            [fname],
                            {
                                "mode": "immediate",
                                "frame": {"redraw": True},
                                "transition": {'duration': 0},
                            },
                        ],
                    }
                    for fname in ['1', '2']
                ]
            }
        ],
    },
}
plotly.graph_objects.Figure(figure_dict)

https://github.com/user-attachments/assets/5a7af1d5-6afc-40ce-b45d-f965507c79bd

https://github.com/user-attachments/assets/16fd1a62-64bd-4d6d-882e-3d46189bc224

I tried to fix this by turning off the visibility of the scatter frames, adding this to the layout. However, the lag persists as long as the bboxes exist, even if they are not visible.

"updatemenus": [
            {
                'buttons': [
                    {
                        'args': [{'visible': [True, True]}],
                        'label': 'Enable BBoxes',
                        'method': 'update'
                    }, {
                        'args': [{'visible': [True, False]}],
                        'label': 'Disable BBoxes',
                        'method': 'update'
                    }
                ]
            }
        ]

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne damit, das bereitgestellte Beispiel für plotly.graph_objects.Figure auszuführen, und vergleiche die Animation mit aktiviertem, deaktiviertem und über die updatemenus-Steuerelemente ausgeblendetem ADD_BBOXES. Verfolge das Frame-Update-Verhalten von Heatmap und Scatter, um zu ermitteln, warum eine inaktive bbox weiterhin die Redraw-Zeit beeinflusst; als erledigt gilt die Aufgabe, wenn große Heatmap-Frames bei vorhandenen bbox-Traces reibungslos wechseln.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
numpy, plotly, python
Bereich
data-visualization, performance
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
45/100

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