scverse / scverse/spatialdata-plot

Outline color palette is ignored in `render_shapes` if no color is passed

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bug
Lingua principale
Python
Stelle
86
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21
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14h 50m
PR unite (30g)
3

Descrizione

Report

When coloring shapes by a categorical column using only outline_color= (with fill_alpha=0), the palette dict is silently ignored and matplotlib's default tab10 colors are used instead. Passing the same column/palette via color= works correctly.

Environment: spatialdata 0.8.0, spatialdata-plot 0.4.2
Expected: outline_color= should resolve palette the same way color= does.
Workaround: pass the column to both color= and outline_color= (keeping fill_alpha=0).

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import anndata as ad
import spatialdata as sd
import spatialdata_plot
from spatialdata.models import TableModel

sdata = sd.datasets.blobs()
shapes_key = "blobs_polygons"  # not annotated by the default blobs table
n = sdata[shapes_key].shape[0]

palette = {
    "EL": "#cba02c", "ES": "#ebc84f", "RL": "#0272b2", "RM": "#5799d1", "RS": "#9dcbec",
}
labels = pd.Categorical(list(palette.keys())[:n], categories=list(palette.keys()))

# Table annotating blobs_polygons with our categorical color column
obs = pd.DataFrame({"instance_id": np.arange(n), "region": pd.Categorical(["blobs_polygons"] * n)})
obs.index = obs.index.astype(str)
table = TableModel.parse(
    ad.AnnData(X=np.zeros((n, 1)), obs=obs),
    region=["blobs_polygons"], region_key="region", instance_key="instance_id",
)
sdata.tables["t"] = table
sdata["t"].obs["celltype"] = labels

# Works: palette correctly maps to fill colors
fig, ax = plt.subplots()
sdata.pl.render_shapes(shapes_key, color="celltype", palette=palette, table_name="t").pl.show(ax=ax)
fig.savefig("color_works.png", dpi=100)

# Bug: palette is ignored, falls back to default tab10 colors
fig, ax = plt.subplots()
sdata.pl.render_shapes(
    shapes_key, outline_color="celltype", palette=palette, fill_alpha=0,
    outline_width=1.5, table_name="t",
).pl.show(ax=ax)
fig.savefig("outline_color_bug.png", dpi=100)
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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 dal punto di ingresso render_shapes ed esegui la riproduzione fornita confrontando color= con outline_color= e fill_alpha=0. Traccia il modo in cui ciascun argomento risolve la palette categoriale; il lavoro è completato quando outline_color= utilizza la palette fornita invece dei colori tab10 predefiniti, mentre il comportamento esistente di color= rimane invariato.

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

Valutazione

Stack tecnologico
python
Ambito
data-visualization
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Stato di attività
Attiva
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
68/100

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