Matplotlib 散点图返回不同版本的不同图答案

【问题标题】：Matplotlib Scatter Plot Returns Different Plots in Different VersionsMatplotlib 散点图返回不同版本的不同图
【发布时间】：2021-12-11 13:51:10
【问题描述】：

我正在开发一个基于 matplotlib 散点图的名为 samila 的 Python 生成艺术生成器库。它有两个函数并将正方形空间映射为任意形状。我们希望生成的形状对于给定的函数和给定的随机种子是相同的，以便可重现。

最近我们正在研究具有复杂值的函数，并通知散点图输出在 matplotlib 上的不同版本中是不一样的。

我想知道为什么会这样，matplotlib 有什么问题。如果这是一个错误，那么 matplotlib 可能会为不同版本的特定代码绘制不同的数字。

因此，如果您使用matplotlib==3.4.3 运行以下代码：

from samila import *
import math
import matplotlib.pyplot as plt

def f1(x, y):
    return math.cos(x**2 * y)**1.926 - math.floor(x - y)**1.861 - math.floor(y**2 * x)**1.688

def f2(x, y):
    return x - y**1.617 - math.ceil(y)**1.477 - abs(x**2 * y) ** 1.647 - math.cos(x * y)**1.668

GI = GenerativeImage(f1, f2)
GI.generate(seed=755398)
GI.plot(color=(0.159, 0.085, 0.191), projection=Projection.POLAR, spot_size=2)
GI.save_image('art.png')
plt.show()

您将收到以下警告：

/home/user/.local/lib/python3.8/site-packages/numpy/core/_asarray.py:136: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
  return array(a, dtype, copy=False, order=order, subok=True)

使用以下生成的艺术：

如果您使用 matplotlib==3.0.3 运行代码，您将拥有：

Attribute Qt::AA_EnableHighDpiScaling must be set before QCoreApplication is created.
/home/user/.local/lib/python3.8/site-packages/numpy/core/_asarray.py:136: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
  return array(a, dtype, copy=False, order=order, subok=True)

[编辑]：我添加了一个直接使用matplotlib 的示例，而不是通过 Samila 使用它。如果您愿意，可以使用此脚本代替之前的脚本。

import random
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import itertools

def f1(x,y):
    return math.cos(x**2 * y)**1.926 - math.floor(x - y)**1.861 - math.floor(y**2 * x)**1.688
def f2(x,y):
    return x - y**1.617 - math.ceil(y)**1.477 - abs(x**2 * y) ** 1.647 - math.cos(x * y)**1.668
def float_range(start, stop, step):
    while start < stop:
        yield float(start)
        start += step


data1 = []
data2 = []
range1 = list(float_range(-1*math.pi, math.pi, 0.01))
range_prod = list(itertools.product(range1, range1))
for item in range_prod:
    data1.append(f1(item[0], item[1]))
    data2.append(f2(item[0], item[1]))

color = (0.159, 0.085, 0.191)
spot_size = 0.01
projection = "polar"

fig = plt.figure()
fig.set_size_inches(10, 10)
ax = fig.add_subplot(111, projection=projection)
ax.scatter(
        data2,
        data1,
        alpha=0.1,
        edgecolors=color,
        s=spot_size)
ax.set_axis_off()
ax.patch.set_zorder(-1)
ax.add_artist(ax.patch)

plt.show()

系统详情：

操作系统：Linux - Ubuntu 20.04
Python：Python 3.8.10
GCC：[GCC 9.3.0]
Matplotlib：[3.0.3, 3.4.3]
Numpy：1.19.1

【问题讨论】：

感谢您提及我更新了问题。 > 我想知道为什么会这样，matplotlib 有什么问题。如果这是一个错误，那么 matplotlib 为不同版本的特定代码绘制不同的数字可能会很糟糕。
您是否尝试计算库中的实部？您是否考虑过使用numpy 而不是math？
@JohanC 是的，我试过了。他们都没有解决它。以仅存在真实部分的方式过滤数据并没有任何区别，使用numpy 而不是math 会添加一个新警告RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars，但仍然没有改善。
请包含一个不依赖于您的库的示例。我们真的不知道GI.plot 做了什么。
@JodyKlymak 你是对的。谢谢你的观点。我在问题末尾添加了一个直接使用 scatter 的示例。

标签： python matplotlib plot scatter-plot generative-art

【解决方案1】：

问题在于 matplotlib 将其绘图策略从忽略具有负半径的点的 3.0.3 更改为绘制它们的 3.4.3。

我使用compare release notes 找不到这个，这让我很困惑。希望对这种情况发出警告，避免将来出现问题。

我测试了下面更简单的代码：

data1 = [-2, -5,  2, 2]
data2 = [-2, 2, -2, 2]

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection="polar")
ax.scatter(
        data2,
        data1,
        s=30)

plt.show()

在matplotlib.__version__ == 3.0.3 我们得到：

在matplotlib.__version__ == 3.4.3:

【讨论】：