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[BUG]: Integer and string properties reject NumPy scalars

Abierto Apto para principiantes
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Los mantenedores suelen responder en 3 días

@RaphaelFakhri ya está trabajando en esto.

Desde el 19/10/2026.

  • #5828 de @RaphaelFakhri — abierto

Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
70/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
numpy, pandas, python
Área
backend, data-visualization

Línea de trabajo

Empieza leyendo IntegerValidator y StringValidator, que según el issue rechazan escalares de NumPy, y compara sus comprobaciones con NumberValidator. Reproduce los ejemplos para name, text, nticks y nbinsx; después, busca pruebas de validadores que cubran los enteros y números de Python. La tarea estará terminada cuando se acepten en esas propiedades los valores de NumPy descritos en el issue y se siga cubriendo el comportamiento de validación existente.

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

Descripción

bug P3 size: 1
Description

Graph object properties validated as integers (such as layout.xaxis.nticks, histogram.nbinsx and layout.updatemenus[].active) reject NumPy integer scalars, and properties validated as non-strict strings (such as name and text) reject NumPy integer and float32 scalars. Python int and float values of the same number are accepted, and number properties such as marker.size already accept NumPy scalars.

This breaks a common pattern: building one trace per value of a DataFrame column with Series.unique(), which returns NumPy scalars.

Expected: NumPy integers are accepted wherever a Python int is, and NumPy numbers are converted to strings the same way Python numbers are.

Steps to reproduce
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go

df = pd.DataFrame({"year": [2020, 2021], "v": [1, 2]})

for label, call in [
    ("name", lambda: go.Scatter(name=df.year.unique()[0])),
    ("text", lambda: go.Scatter(text=np.float32(1.5))),
    ("nticks", lambda: go.Layout(xaxis_nticks=np.int64(5))),
    ("nbinsx", lambda: go.Histogram(nbinsx=np.int32(10))),
]:
    try:
        call()
        print(label, "ok")
    except ValueError as error:
        print(label, str(error).splitlines()[1].strip())

Actual:

name Invalid value of type 'numpy.int64' received for the 'name' property of scatter
text Invalid value of type 'numpy.float32' received for the 'text' property of scatter
nticks Invalid value of type 'numpy.int64' received for the 'nticks' property of layout.xaxis
nbinsx Invalid value of type 'numpy.int32' received for the 'nbinsx' property of histogram

Expected:

name ok
text ok
nticks ok
nbinsx ok
Notes

IntegerValidator checks isinstance(v, int) and StringValidator checks isinstance(v, (int, float)). NumPy integer types are not subclasses of int, so they fail both checks, while NumberValidator checks numbers.Number and accepts them. The error message for string properties says "A number that will be converted to a string", which a NumPy number is.

Reproduced with plotly 7.1.0 and current main (38374acd), NumPy 2.x, Python 3.12.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
18.9k
Forks
2.9k
Merge medio
1 d 9 h
PR fusionados (30 d)
10

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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