我之前也踩过这个坑！Matplotlib的Polygon组件确实对顶点的环绕方向（顺时针/逆时针）有隐式要求——它默认把逆时针排列的顶点围成的区域当作多边形内部，要是顶点是顺时针排列，填充时就会把整个画布除了多边形本身的区域都当成“内部”来渲染，这就是你看到的填充到外部的原因。

下面给你两种解决思路，从自动处理到手动检测修正都有：

一、让Matplotlib自动处理顶点顺序（最简单的方法） #

其实Matplotlib的Path类自带了修正路径的功能，你可以不用手动判断顺序，直接让它帮你调整：

from matplotlib.patches import Polygon
from matplotlib.path import Path

# 假设你的多边形顶点是一个numpy数组或列表poly_vertices
polygon = Polygon(poly_vertices)
# 调用Path的cleaned方法自动修正环绕方向
cleaned_path = polygon.get_path().cleaned()
# 用修正后的路径重新创建Polygon
fixed_polygon = Polygon(cleaned_path.vertices, closed=True)

这个cleaned()方法会自动检测路径的环绕方向，将其调整为Matplotlib期望的方向，同时还能处理一些路径的小问题（比如重复顶点）。

二、手动检测并修正顶点顺序（适合需要自定义逻辑的场景） #

如果你不想依赖Matplotlib的自动处理，或者需要明确控制顺序，可以通过计算多边形的有向面积来判断顶点顺序：

在Matplotlib的坐标系（原点左下角，y轴向上）中，逆时针排列的多边形有向面积为正，顺时针则为负。我们可以用这个特性来判断是否需要反转顶点：

import numpy as np

def fix_polygon_vertices(vertices):
    # 将顶点转换为numpy数组，方便计算
    vertices = np.array(vertices)
    # 计算有向面积的2倍（避免除以2，不影响符号判断）
    x, y = vertices[:, 0], vertices[:, 1]
    area_double = np.sum(x[:-1] * y[1:] - x[1:] * y[:-1])
    # 如果面积为负，说明是顺时针排列，反转顶点顺序
    if area_double < 0:
        return vertices[::-1].tolist()
    else:
        return vertices.tolist()

# 用法示例：
fixed_vertices = fix_polygon_vertices(your_voronoi_polygon_vertices)
polygon = Polygon(fixed_vertices)

注意点： #

• 这个方法只适用于简单多边形（没有自相交的情况），而Voronoi区域刚好都是简单多边形，所以完全适用。
• 如果你的坐标系是y轴向下的（比如某些图像坐标系），判断逻辑要反过来——面积为正的时候需要反转。

额外提示：Scipy Voronoi的小细节 #

Scipy的Voronoi生成的区域顶点顺序并非完全随机，它基于Delaunay三角剖分生成，所以部分区域的顶点顺序可能刚好是顺时针。你可以在生成Voronoi区域后，直接对每个区域的顶点应用上面的修正函数，再传入Matplotlib绘制。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者arnsholt