[BUG] numpy array not correctly read back from figure data

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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
45/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
numpy, plotly, python
Área
data-visualization

Línea de trabajo

Empieza ejecutando la reproducción de Dash proporcionada con Python 3.12, numpy 2.2.5, plotly 6.1.1 y las versiones de Dash indicadas; después, inspecciona los datos de la figura devueltos mediante el callback State. Compara los valores de x e y con los arrays originales; se considera terminado cuando los arrays no compatibles generan una excepción o se devuelven como arrays de numpy o listas válidas.

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

Descripción

bug P2

Please provide us your environment, so we can easily reproduce the issue:

Windows 10, python 3.12

dash                 3.0.4
dash-core-components 2.0.0
dash-html-components 2.0.0
plotly               6.1.1
numpy                2.2.5

Describe the bug

When I create a go.Figure and add a trace with x and/or y being numpy arrays, the plot is created correctly.
However, when I want to read back the data, some representation of the numpy array is provided as dictionary: {‘dtype’: ‘f8’, ‘bdata’: ‘AAAAAAAA8D8AAAAAAAAAQAAAAAAAAAhAAAAAAAAAEEAAAAAAAAAUQA==’, ‘_inputArray’: {‘0’: 1, ‘1’: 2, ‘2’: 3, ‘3’: 4, ‘4’: 5, ‘bdata’: ‘AAAAAAAA8D8AAAAAAAAAQAAAAAAAAAhAAAAAAAAAEEAAAAAAAAAUQA==’, ‘dtype’: ‘f8’, ‘shape’: ‘5’}}

As also described in https://community.plotly.com/t/changed-behaviour-in-dash-2-18-2-using-numpy-1-26-4-when-reading-figure-into-callback-on-linux/90614

import dash
from dash import dcc, html, Input, Output, State
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

# Initialize the Dash app
app = dash.Dash(__name__)

# Create some sample data using numpy
x_data = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
y_data = np.array([2.0, 1.5, 3.5, 2.0, 5.0])

# Define the layout of the app
app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(id='scatter-plot'),
    html.Button('Generate Plot', id='generate-button', n_clicks=0),
    html.Button('Print Data', id='print-button', n_clicks=0)
])

# Callback to generate the ScatterGL plot
@app.callback(
    Output('scatter-plot', 'figure'),
    Input('generate-button', 'n_clicks')
)
def update_figure(n_clicks):
    # Create a ScatterGL trace
    trace = go.Scattergl(
        x=x_data,
        y=y_data,
        mode='markers',
        marker=dict(size=10, color='blue')
    )
    
    # Create the figure
    fig = go.Figure(data=[trace])
    fig.update_layout(title='ScatterGL Plot', xaxis_title='X Axis', yaxis_title='Y Axis')
    
    return fig

# Callback to print the x and y data from the figure
@app.callback(
    Output('print-button', 'children'),
    Input('print-button', 'n_clicks'),
    State('scatter-plot', 'figure')
)
def print_data(n_clicks, figure):
    if n_clicks > 0 and figure is not None:
        # Extract the x and y data from the figure
        x_values = figure['data'][0]['x']
        y_values = figure['data'][0]['y']
        
        # Print the x and y values
        print("X values:", x_values)
        print("Y values:", y_values)
    
    return "Print Data"

# Run the app
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

Expected behavior

A) Throw an Exception when numpy arrays are not supported
B) If numpy arrays are supported return the numpy array or the numpy array converted to a valid list

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
24.5k
Forks
2.3k
Merge medio
3 d 7 h
PR fusionados (30 d)
30

Preparar el entorno

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.

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