Я не знаю, почему вы получаете squashed hexagons
. Но вы можете настроить форму шестиугольника, установив соответствующие значения gridsize
. Здесь я изменяю ваш код и получаю лучший сюжет.
import numpy as np
from numpy.random import uniform
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
fig = plt.figure(figsize=(12,10)) # width, height in inches
ax =fig.add_axes([-0.02, 0.1, 0.74, 0.74])
# North polar stereographic projection epsg='3413'; ***large areal distortion***
#m = Basemap(epsg='3413', lon_0=0., resolution='c', width=6000000, height=6000000)
# 'laea': Lambert Azimuthal Equal Area
# Thematic mapping with ground surface data should be plotted on 'equal-area' projection
m = Basemap(projection='laea', lon_0=0., lat_0=90, resolution='l', width=6000000, height=6000000)
m.drawcoastlines(linewidth=0.5)
m.drawmapscale(0.,90.,0.,90.,1000) # 1000 km?
npts = 2000
lats = uniform(60.,80.,size=npts) # not cover N pole
lons = uniform(0.,360.,size=npts) # around W to E
data = uniform(0.,4800.,size=npts)
x,y = m(lons, lats)
thiscmap = plt.cm.get_cmap('viridis')
# To get 'rounded' hexagons, gridsize should be specified appropriately
# need some trial and error to get them right
#p=m.hexbin(x, y, C=data, gridsize=[10,10], cmap=thiscmap) # original code
m.hexbin(x, y, C=data, gridsize=[16,11], cmap=thiscmap) # better
plt.colorbar() # useful on thematic map
plt.show()
Используемая вами проекция (epsg: 3413) - это стереографическая проекция с большими ареалами ареала. Более подходящая проекция для тематического картирования в этом случае - Lambert Azimuthal Equal Area
.
Полученный участок: