我来帮你拆解这个问题——你遇到的地图变形，核心原因是坐标系的选择和使用不规范，具体来说：

变形的根源 #

1. 地理坐标系直接绘图的固有缺陷
   你给底图多边形设置的epsg:4326是地理坐标系（经纬度坐标系），它是基于地球球面的坐标系统。但Matplotlib绘制地图时，会把经纬度当作平面直角坐标来渲染——这就会在高纬度区域（比如你数据里的60°N附近）产生严重的横向拉伸：因为经度的实际地表距离在高纬度会比赤道短很多，但平面绘图时每个经度间隔的像素宽度是一致的，直接导致地图形状扭曲。

2. 商铺GeoDataFrame缺少CRS定义
   你创建商铺的GeoDataFrame时，没有指定crs='epsg:4326'，虽然点是从经纬度生成的，但GeoPandas不知道它的坐标系统，后续转换投影时会出错，不过这不是变形的直接原因，但也是需要修正的规范问题。

如何避免变形：转换为投影坐标系 #

要解决这个问题，关键是把地理坐标系转换为投影坐标系——这类坐标系是专门为平面绘图设计的，能保持区域内的空间比例、距离和形状正确。对于小范围区域，UTM（通用横轴墨卡托）投影是最优选择。

步骤1：修正商铺GeoDataFrame的CRS设置 #

创建shops时，一定要明确指定坐标系统：

shops = gpd.GeoDataFrame(coordinates, geometry=gpd.points_from_xy(df.longitude, df.latitude), crs='epsg:4326')

步骤2：统一转换为合适的投影坐标系 #

你的数据位于60°N、24-25°E，对应UTM 35N分区，EPSG代码是32635。把底图和商铺数据都转换到这个投影：

# 转换投影
polygon_proj = polygon.to_crs(epsg=32635)
shops_proj = shops.to_crs(epsg=32635)

如果你不确定自己的区域对应哪个UTM分区，可以用GeoPandas的自动估算方法：

utm_crs = polygon.estimate_utm_crs()
polygon_proj = polygon.to_crs(utm_crs)
shops_proj = shops.to_crs(utm_crs)

步骤3：用投影后的数据绘图 #

最后用转换后的GeoDataFrame绘图，就能得到无变形的地图了。

完整修正后的代码 #

import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import Polygon

# 创建简化多边形（地理坐标系）
latitude = [60.41125, 59.99236, 59.99236]
longitude = [24.66917, 24.66917, 25.36972]
geometry = Polygon(zip(longitude, latitude))
polygon = gpd.GeoDataFrame(index=[0], crs='epsg:4326', geometry=[geometry])

# 商铺坐标数据
coordinates = {"latitude": ["60.193141", "60.292777", "60.175053", "60.163187", "60.245272", "60.154392", "60.182906"], 
               "longitude": ["24.934214", "24.969730", "24.831068", "24.739044", "24.860983", "24.884773", "24.959175"]}
df = pd.DataFrame(coordinates)

# 创建商铺GeoDataFrame并指定地理坐标系
shops = gpd.GeoDataFrame(coordinates, geometry=gpd.points_from_xy(df.longitude, df.latitude), crs='epsg:4326')

# 自动估算并转换为合适的UTM投影
utm_crs = polygon.estimate_utm_crs()
polygon_proj = polygon.to_crs(utm_crs)
shops_proj = shops.to_crs(utm_crs)

# 绘制无变形的地图
ax = polygon_proj.plot(color="#3791CB")
shops_proj.plot(ax=ax, color="red", markersize=20, zorder=2)

plt.grid(linestyle=":", color='grey')
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user14074311