不同版本Matplotlib scatter散点图输出结果不一致问题咨询

• 核心诱因：你定义的f1、f2函数存在负数的非整数次幂运算，会生成复数结果。你未对复数结果做主动处理就直接传入scatter函数，这属于Matplotlib的未定义行为——官方从未承诺过复数输入的处理逻辑会在版本迭代中保持兼容，版本间处理逻辑变化是正常情况。
• 数组转换逻辑差异：虽然两个版本都抛出了ComplexWarning提示丢弃虚部，但Matplotlib内部将输入列表转为Numpy数组的时机、转换时的精度处理在不同版本存在区别，最终传入绘图模块的浮点数组本身就存在差异。
• 极坐标规则变更：Matplotlib 3.1~3.3版本迭代中修改了极坐标投影的默认规则：3.0.3版本默认会将负半径的点映射到相反角度（角度自动加π），而3.4.3版本默认会直接裁剪负半径的点，这是两次生成图形外观差异的主要原因。
• 散点样式默认值变更：你调用scatter时仅指定了edgecolors未指定facecolors，不同版本Matplotlib的散点默认填充色、边缘与填充的叠加规则、散点渲染排序逻辑都有迭代调整，也会放大最终的渲染差异。

• 主动处理运算结果：在函数返回值阶段就统一处理复数，比如显式调用np.real()取实部、np.abs()取模，或是直接过滤掉产生复数的坐标点，完全避免依赖Matplotlib的隐式转换逻辑。
• 显式声明所有绘图参数：调用scatter时把所有涉及样式、投影规则的参数都显式声明，比如补充facecolor参数、手动设置极坐标半径范围ax.set_rlim()、明确配置负半径的处理规则，不要依赖不同版本的默认配置。
• 锁定依赖兼容范围：如果需要保证100%的跨环境复现性，可以在samila库的依赖声明中指定兼容的Matplotlib版本范围，或是在代码中增加版本校验逻辑，检测到不兼容版本时给出明确提示。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sadra Sabouri