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Lag when adding small scatters to large heatmap animations

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Python
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Descrizione

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'
                    }
                ]
            }
        ]

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia eseguendo l’esempio fornito di plotly.graph_objects.Figure e confronta l’animazione con ADD_BBOXES abilitato, disabilitato e nascosto tramite i controlli di updatemenus. Traccia il comportamento di aggiornamento dei frame di Heatmap e Scatter per identificare perché una bbox inattiva continua a influire sul tempo di redraw; il lavoro è completato quando i frame grandi di Heatmap cambiano in modo fluido con le tracce bbox presenti.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
numpy, plotly, python
Ambito
data-visualization, performance
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
45/100

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