今天简单研究了一下在python中绘制四象限图的问题，结合前人相关研究成果，绘制出的图效果如下：

绘制这种图的要点是：自己构造新的x轴和y轴，不要用散点图默认的横纵坐标系，并且不要显示原来的横纵坐标系。

融合后的代码如下：

#演示数据集

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({"year":['2015','2016','2017','2018','2019'],

"Growth Rate":[0.7713,1.1641,0.6988,1.2890,3.9007],

"EVA":[-5.29138118,-5.21217569,-2.24353586,-12.98390998,-9.59295162]})

#print(data)

#为后续绘制散点图做准备

minx = min(data["Growth Rate"])

maxx = max(data["Growth Rate"])

miny = min(data["EVA"])

maxy = max(data["EVA"])

#绘图

import matplotlib.pyplot as plt

#设置图形大小和像素

plt.figure(figsize=(8,9),dpi=130)

plt.scatter(x=data["Growth Rate"],y=data["EVA"],c="black",s=35)#,c="black"表示点为黑色，s=35表示点的大小为35

#设置x轴的范围

plt.xlim(xmin = minx-2,xmax=maxx+1)

#设置y轴的范围

plt.ylim(ymin= miny-10,ymax=maxy+30)

#添加水平直线

plt.axhline(y=0,ls="-",color="black",linewidth=2)#y=0表示水平线过y=0，ls设置线条类型，linewidth设置线条粗细

#添加垂直直线

plt.axvline(x=0,ls="-",color="black",linewidth=2)#x=0表示垂线过x=0，其余参数含义同上

#在指定位置添加横坐标标签

plt.text(x=0.1392,y=26.45,s='EVA',ha='left',va='baseline',fontdict=dict(fontsize=12, color='black',family='monospace',weight='bold'))

#x=0.1392文本x轴坐标，可先随意生成一个图，然后通过鼠标在图上定位获得合适的值，再生成最佳的图

#y=26.45文本y轴坐标

#s='EVA'：文本内容为‘EVA’

#ha设置字体的水平位置，可选'center', 'right', 'left'

#va设置字体的垂直位置，可选'center', 'top', 'bottom', 'baseline', 'center_baseline'

# fontdict对字体属性进行个性化设置

#fontsize：设置字号

# family：设置字体类型,可选'serif', 'sans-serif', 'cursive', 'fantasy', 'monospace'

# weight：设置字体磅值，可选'light', 'normal', 'medium', 'semibold', 'bold', 'heavy', 'black'

#在指定位置添加纵坐标标签

plt.text(x=4.05,y=1.95,s='Growth Rate',ha='left',va='baseline',fontdict=dict(fontsize=12, color='black',family='monospace',weight='bold'))

#给每个点添加year标签

for x,y,year in zip(data["Growth Rate"],data["EVA"],data["year"]): # zip函数将x,y,year数据一一对应，配对组合

plt.text(x, y+0.5, '%s.' % year, ha='center', va='bottom', fontsize=10)

#y+0.5是为了让标签在点的上方不远处显示，如果需要标签在点的下方不远处显示可以设置为y-0.5，

#如果需要标签在点的右方不远处显示可以设置为x+0.5

plt.axis('off')#不显示散点图原始坐标轴

plt.show()

参考：https://blog.csdn.net/qq_21478261/article/details/108290310​blog.csdn.net松鼠爱吃饼干：Python数据可视化：象限图的应用​zhuanlan.zhihu.com