plotly doesn't render html for data with long descriptions

Offen

#4,806 erstellt am 17.10.2024 0 Kommentare 0 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen

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Bewertung

Schwierigkeit: 4/5
Geschätzter Aufwand: 3-5 Tage
Anfängerfreundlichkeit: 28/100

Issue-Typ: Bug
Klarheit: Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus: Veraltet
Tech-Stack: numpy, pandas, plotly, python
Bereich: data-visualization, performance

Rechercherichtung

Beginne damit, den Fehler mit dem bereitgestellten Python-Snippet zu reproduzieren, einschließlich der großen Streudaten und langen Textwerte, und vergleiche anschließend fig.show() mit fig.write_html('visualization.html'). Untersuche, wie das generierte HTML die hover_data-Nutzdaten verarbeitet; als abgeschlossen gilt die Untersuchung, wenn das resultierende HTML die Darstellung zuverlässig öffnet und rendert, auch bei langen Beschreibungen.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

bug P3

When trying to create a scatter plot with long descriptions (~5k chars), the html file stops running. Unfortunately, the description cannot be shortened. Here's a code snipped that will help reproduce the problem:

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px

embedding2d = # generate np.array with shape: (389000, 2)
x = embedding2d[:, 0]
y = embedding2d[:, 1]
data = pd.DataFrame({
    'x': x,
    'y': y,
    'text': # generate list of 389000 samples with 10k chars each sample
})

# Визуализация с plotly
fig = px.scatter(
    data, x='x', y='y',
    #template='plotly_dark',
    hover_data=['text'],  # Добавляем данные, которые будут отображаться при наведении
    title="2D Vector Visualization with Labels",
)

fig.update_layout(
    width=1520, height=685,
    title_x=0.5
)

fig.show()
fig.write_html('visualization.html') # open browser

P.s. Changing browser doesn't help. I waited about 20 minutes

Vorherrschende Sprache: Python
Sterne: 18.8k
Forks: 2.8k
Ø Merge: 16 Std. 26 Min.
Gemergte PRs (30 T.): 21

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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