plotly doesn't render html for data with long descriptions

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Avaliação

Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Facilidade para iniciantes
28/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
numpy, pandas, plotly, python
Domínio
data-visualization, performance

Direção de pesquisa

Comece reproduzindo a falha com o snippet Python fornecido, incluindo os dados grandes de dispersão e os valores de texto longos, e depois compare fig.show() com fig.write_html('visualization.html'). Investigue como o HTML gerado trata o payload de hover_data; considera-se concluído quando o HTML resultante abre e renderiza o gráfico de forma confiável com descrições longas.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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

Linguagem predominante
Python
Estrelas
18.8k
Forks
2.8k
Merge médio
16h 26min
PRs com merge (30d)
21

Guia de contribuição

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Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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