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[BUG] `dcc.Graph` `figure` prop may include Plotly.js `_inputArray` for typed arrays

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Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour

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Évaluation

Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Accessibilité débutants
50/100
Type d'issue
Bug
Clarté
Plutôt claire
Activité
Active
Stack technique
javascript, numpy, python
Domaine
data-visualization

Piste de recherche

Commencez par exécuter l’application Dash d’exemple et inspecter la figure dcc.Graph avant et après le survol, en vous concentrant sur les données de tableaux typés et le champ _inputArray. Suivez le traitement des payloads de la figure et du callback autour de dcc.Graph et de Plotly.js. C’est terminé lorsque le comportement choisi pour _inputArray est implémenté de manière cohérente, que le comportement de customdata avec les tableaux typés a été pris en compte et que la taille du payload a été vérifiée.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

bug P2 size: 3

When a dcc.Graph figure data contains typed arrays (for example int8, float32, etc.), the figure can include a Plotly.js internal field _inputArray

In the example below, the _inputArray is included after user interaction but not when the figure is first rendered.

_inputArray duplicates bdata and also includes decoded data, increasing callback payload size and overhead for large datasets.

Possible fixs:

  • strip _inputArray in dcc.Graph before updating the figure prop. But that might be considered a breaking change since some people are now using _inputArray in callbacks.
  • Have an option to not encode np arrays when using dash. This will also fix the issue of customdata not being available is clickData, hoverData if they are np arrays

Other related issues:

When app first renders (no _inputArray):

Image

After hover (with _inputArray):

Image

Sample App:

from dash import Dash, html, dcc, Input, Output
import numpy as np
import plotly.express as px
import json

app = Dash()

data = np.random.normal(0, 1, 250)
fig = px.histogram(data, nbins=20)

app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(id="graph", figure=fig),
    html.Pre(id="fig-data")
])


@app.callback(
    Output("fig-data", "children"),
    Input("graph", "figure"),
    Input("graph", "hoverData"),
)
def debug(figure, hoverData):
    return json.dumps(figure["data"][0]["x"], indent=4)


if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)
Langage dominant
Python
Étoiles
18.8k
Forks
2.8k
Merge moyen
13 h 28 min
PR mergées (30 j)
20

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
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