axis_scale='unit' centres on the mean, so skewed data sit off-centre
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 22/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Công nghệ
- matplotlib, plotly, python
- Lĩnh vực
- data-visualization
Hướng nghiên cứu
The centring logic for axis_scale='unit' is the starting point, and the issue traces it to the mean rather than the midrange. Run tests/test_gh141_marker_line_smoothing.py and tests/test_plot_audit_b1.py::TestStaticLineDataFidelity first, since these five tests encode the current placement and will fail under the change. The issue defers this to 1.2 and it touches every 2-D and 3-D figure, so confirm scope with maintainers before editing.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
With the default axis_scale='unit', each axis is centred on the data's mean, not its midrange. Skewed data therefore sit off-centre in the plot box.
Measured during the 1.1 release review (candidate c433b8f0):
hyp.plot(...)2-D on a random-walk fixture (feature tourPLOT-basic-*): the trajectory fills the top two-thirds of the box and the bottom third is empty. Matplotlib and plotly behave the same.weights_sample: every axis mean maps to about +0.13. Per axis, 72–76% of points sit above the centre, and 41% fall in the upper octant.- A lognormal array: means map to about −0.85, and 0.7% of points per axis sit above the centre. The data fill the lower corner.
Centring each axis on its midrange (min + max) / 2 would fill the box. It changes how every 2-D and 3-D figure looks. On a patched copy, 5 tests that encode the current placement fail: 3 in tests/test_gh141_marker_line_smoothing.py and 2 in tests/test_plot_audit_b1.py::TestStaticLineDataFidelity. Every gallery image, tutorial output and screenshot would need regenerating, so this is deferred from 1.1 to 1.2.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 1.9k
- Fork
- 164
- Merge trung bình
- 2 giờ 46 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 2
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Không có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của ContextLab/hypertools
-
enhancement low effort
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
ContextLab/hypertools#225 · 2 bình luận ·
-
add soundtrackĐang mởmedium effort
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 35/100
ContextLab/hypertools#163 · 2 bình luận ·
-
awesome enhancement help wanted high effort pie in the sky
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
ContextLab/hypertools#113 · 4 bình luận ·
-
on-the-fly decodingĐang mởlow priority medium effort
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 30/100
ContextLab/hypertools#112 · 2 bình luận ·
-
on-the-fly interactive labelsĐang mởlow priority medium effort
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 35/100
ContextLab/hypertools#111 · 2 bình luận ·
Tất cả issue của ContextLab/hypertools
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
omegaup/omegaup#10353 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 5 ngày
-
bot-triaged module: LrScheduler module: optimizer triaged
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
documentation glm5 llm-model
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
vllm-project/vllm-ascend#19062 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Author Page: shuai-zhao-llmĐang mởauthor-page correction
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
acl-org/acl-anthology#10496 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày