如何获取Hexbin图中计数最高（最热）区域的x、y坐标值

不需要手动从生成的图像上肉眼读坐标再输入，matplotlib.axes.Axes.hexbin的返回值本身就存储了所有六边形的热度和对应坐标，直接取值即可。

• 核心属性说明
  调用hexbin()方法会返回一个PolyCollection对象，和坐标提取相关的属性有两个：
  • get_array()：返回长度为N的数组，对应N个六边形各自包含的点数量，也就是图上显示的热度值，数值越大区域热度越高
  • get_offsets()：返回形状为(N,2)的数组，每一行对应一个六边形中心的(x,y)坐标，和get_array()返回的热度值顺序完全一一对应
    不需要额外做图像识别、像素解析操作，直接从这两个属性里计算就能拿到目标坐标，精度远高于人眼读数
• 可直接复用的代码
  只需要修改你原有绘图逻辑，接住hexbin的返回值，加几行计算代码即可：

  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  # --- 以下为你原有的绘图逻辑，替换成自己的数据源即可 ---
  # x, y = 你用于生成hexbin图的原始坐标数组
  fig, ax = plt.subplots()
  # 重点：接住hexbin的返回值，原有绘图参数（gridsize、cmap等）和你之前的设置保持完全一致
  hb = ax.hexbin(x, y, gridsize=50, cmap='viridis')
  # --- 原有绘图逻辑结束 ---
  
  # 提取所有六边形的热度值、中心坐标
  heat_counts = hb.get_array()
  hex_centers = hb.get_offsets()
  
  # 定位热度最高的六边形索引，取出对应坐标
  max_heat_pos = np.argmax(heat_counts)
  target_x, target_y = hex_centers[max_heat_pos]
  
  print(f"最高热度区域中心坐标：x = {target_x:.3f}, y = {target_y:.3f}")
  # 提取到的target_x、target_y可以直接传入后续对称线检测逻辑，无需手动输入
  plt.show()
  

• 精度调整方法
  如果运行后得到的结果和你目测的x≈153.0、y≈1.535存在小幅偏差，只需要调整hexbin()调用时的gridsize参数：gridsize数值越大，单个六边形的尺寸越小，坐标定位精度越高，调整到误差符合项目要求即可。
  如果图中存在多个高热度区域需要提取，可以设置热度阈值（比如取热度大于全局最大值90%的所有六边形），再对筛选出的坐标做均值或聚类计算，就能得到所有目标区域的坐标。

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