plotly / plotly/plotly.py

Lag when adding small scatters to large heatmap animations

Đang mở
#5,438 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

bug P2 performance
Ngôn ngữ chính
Python
Star
18.8k
Fork
2.8k
Merge trung bình
16 giờ 26 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
21

Mô tả

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'
                    }
                ]
            }
        ]

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách chạy ví dụ plotly.graph_objects.Figure được cung cấp và so sánh animation khi ADD_BBOXES được bật, tắt và ẩn thông qua các control của updatemenus. Theo dõi hành vi cập nhật frame của Heatmap và Scatter để xác định tại sao một bbox không hoạt động vẫn ảnh hưởng đến thời gian redraw; hoàn tất khi các frame Heatmap lớn chuyển đổi mượt mà trong khi các trace bbox vẫn hiện diện.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
numpy, plotly, python
Lĩnh vực
data-visualization, performance
Loại issue
Lỗi
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
45/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.