Hacktoberfest 2026: los issues que los mantenedores marcaron para octubre, abiertos y aptos para principiantes. Explorar issues de Hacktoberfest

y axis label cut off in log scale

Abierto
#464 1 comentario 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

Nadie ha tomado este issue todavía.

Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
jupyter, jupyter-notebook, python

Línea de trabajo

No se especifica ningún archivo fuente ni ninguna prueba. Reproduce el problema en JupyterLab con un eje y a escala logarítmica y etiquetas de marcas largas, y luego sigue la ruta de renderizado y diseño de ipympl. Se considera terminado cuando la etiqueta del eje y y las etiquetas de marcas ampliadas son completamente visibles sin quedar recortadas.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

As the title says. In Jupyter Lab the y label is cutoff if using log scale and the numbers on the scale get too long (i.e. more than just 10^n, like x * 10^n).

error

IPython          : 8.2.0
ipykernel        : 6.13.0
ipywidgets       : 7.7.0
jupyter_client   : 7.2.2
jupyter_core     : 4.9.2
jupyter_server   : 1.16.0
jupyterlab       : 3.3.4
nbclient         : 0.6.0
nbconvert        : 6.5.0
nbformat         : 5.3.0
notebook         : 6.4.11
qtconsole        : not installed
traitlets        : 5.1.1

Miniconda 4.12.0 (quite clean base env with just Jupyter Lab, other envs and ipykernel are also affected)
Python 3.9.12.final.0
Windows 10 (x64)

# Name                    Version                   Build  Channel
matplotlib-base           3.5.1            py39h581301d_0    conda-forge
matplotlib-inline         0.1.3              pyhd8ed1ab_0    conda-forge
Lenguaje dominante
Jupyter Notebook
Estrellas
1.7k
Forks
234
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Más de matplotlib/ipympl

Todos los issues de matplotlib/ipympl

Issues similares

Más issues de Data Visualization

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.