可以提同一段实现矩形区域正六边形网格化的Python代码吗，要求完成可视化

当然，以下是一个简单的实现矩形区域正六边形网格化的Python代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def hex_grid(x_min, x_max, y_min, y_max, h):
    """
    生成矩形区域正六边形网格化点的坐标

    :param x_min: 矩形区域的最小 x 坐标
    :param x_max: 矩形区域的最大 x 坐标
    :param y_min: 矩形区域的最小 y 坐标
    :param y_max: 矩形区域的最大 y 坐标
    :param h: 正六边形边长
    :return: 返回网格化点的坐标
    """
    x_range = np.arange(x_min + h, x_max, h * np.sqrt(3))
    y_range = np.arange(y_min + h, y_max, 1.5 * h)

    points = []
    for y in y_range:
        for x in x_range:
            if y % (3 * h) == 0:
                points.append((x, y))
            elif ((y - h) / (3 * h)) % 2 == 0 and x < x_max - h * np.sqrt(3):
                points.append((x, y))
            elif ((y - h) / (3 * h)) % 2 == 1 and x > x_min + h * np.sqrt(3):
                points.append((x, y))

    return points

# 可视化
points = hex_grid(0, 10, 0, 10, 1)
x, y = zip(*points)
plt.scatter(x, y, s=50, c='b')
plt.axis('equal')
plt.show()

其中，`hex_grid()`函数接受矩形区域的最小/最大 x/y 坐标和正六边形的边长 h，返回网格化点的坐标。在实现中，首先通过 np.arange() 函数生成 x/y 坐标的范围，然后根据正六边形的特性，判断该点是否为网格化点，最终返回所有网格化点的坐标。

在可视化部分，我们调用 `hex_grid()` 函数生成网格化点的坐标，然后使用 Matplotlib 绘制散点图展示网格化效果。