def get_figure(neuron, plane, title):
data = list(_make_trace(neuron, plane))<EOL>axis = dict(<EOL>gridcolor='<STR_LIT>',<EOL>zerolinecolor='<STR_LIT>',<EOL>showbackground=True,<EOL>backgroundcolor='<STR_LIT>'<EOL>)<EOL>if plane != '<STR_LIT>':<EOL><INDENT>soma_2d = [<EOL>{<EOL>'<STR_LIT:type>': '<STR_LIT>',<EOL>'<STR_LIT>': '<STR_LIT:x>',<EOL>'<STR_LIT>': '<STR_LIT:y>',<EOL>'<STR_LIT>': '<STR_LIT>',<EOL>'<STR_LIT>': neuron.soma.center[<NUM_LIT:0>] - neuron.soma.radius,<EOL>'<STR_LIT>': neuron.soma.center[<NUM_LIT:1>] - neuron.soma.radius,<EOL>'<STR_LIT>': neuron.soma.center[<NUM_LIT:0>] + neuron.soma.radius,<EOL>'<STR_LIT>': neuron.soma.center[<NUM_LIT:1>] + neuron.soma.radius,<EOL>'<STR_LIT>': {<EOL>'<STR_LIT>': '<STR_LIT>',<EOL>},<EOL>},<EOL>]<EOL><DEDENT>else:<EOL><INDENT>soma_2d = []<EOL>theta = np.linspace(<NUM_LIT:0>, <NUM_LIT:2> * np.pi, <NUM_LIT:100>)<EOL>phi = np.linspace(<NUM_LIT:0>, np.pi, <NUM_LIT:100>)<EOL>z = np.outer(np.ones(<NUM_LIT:100>), np.cos(phi)) + neuron.soma.center[<NUM_LIT:2>]<EOL>r = neuron.soma.radius<EOL>data.append(<EOL>go.Surface(<EOL>x=(np.outer(np.cos(theta), np.sin(phi)) + neuron.soma.center[<NUM_LIT:0>]) * r,<EOL>y=(np.outer(np.sin(theta), np.sin(phi)) + neuron.soma.center[<NUM_LIT:1>]) * r,<EOL>z=z * r,<EOL>cauto=False,<EOL>surfacecolor=['<STR_LIT>'] * len(z),<EOL>showscale=False,<EOL>)<EOL>)<EOL><DEDENT>layout = dict(<EOL>autosize=True,<EOL>title=title,<EOL>scene=dict(  <EOL>xaxis=axis, yaxis=axis, zaxis=axis,<EOL>camera=dict(up=dict(x=<NUM_LIT:0>, y=<NUM_LIT:0>, z=<NUM_LIT:1>), eye=dict(x=-<NUM_LIT>, y=<NUM_LIT>, z=<NUM_LIT>,)),<EOL>aspectmode='<STR_LIT:data>'<EOL>),<EOL>yaxis=dict(scaleanchor="<STR_LIT:x>"),  <EOL>shapes=soma_2d,<EOL>)<EOL>res = dict(data=data, layout=layout)<EOL>return res<EOL>
Returns the plotly figure containing the neuron