绘制层次化定量数据

绘制层次化定量数据可以使用Python的数据可视化库，如Matplotlib或Seaborn。下面是一个使用Matplotlib库的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成层次化定量数据
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
labels = ['A', 'B', 'C']
levels = [1, 2, 3]

# 创建绘图对象和子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制层次化定量数据
im = ax.imshow(data, cmap='Blues')

# 添加轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(labels)))
ax.set_yticks(np.arange(len(levels)))
ax.set_xticklabels(labels)
ax.set_yticklabels(levels)

# 添加数据值
for i in range(len(levels)):
    for j in range(len(labels)):
        text = ax.text(j, i, data[i][j], ha='center', va='center', color='black')

# 添加颜色条
cbar = ax.figure.colorbar(im, ax=ax)

# 设置标题
ax.set_title("Hierarchical Quantitative Data")

# 显示图形
plt.show()

这段代码会生成一个矩阵，其中横轴表示标签，纵轴表示层次。每个单元格的值表示对应层次和标签的数据值。颜色的深浅表示数据的大小。