绘制象限图，根据X和Y的平均值区分4组总体并求出最终计数

绘制象限图并根据X和Y的平均值区分四组总体，通常用于数据分析和可视化。以下是详细步骤和相关概念：

基础概念

象限图：一种二维图表，将平面分为四个象限，每个象限代表不同的数据范围。
平均值：数据的中心趋势度量，计算方法是将所有数据相加后除以数据个数。
分组：根据某些条件将数据分成不同的组。

优势

直观展示：象限图能够直观地展示数据在不同维度上的分布情况。
易于理解：通过象限划分，可以快速识别数据的高低点。
决策支持：有助于快速做出基于数据的决策。

类型

简单象限图：仅根据两个维度划分。
加权象限图：考虑每个维度的权重。

应用场景

市场分析：根据客户特征和市场表现划分客户群体。
产品定位：根据产品的不同特性进行市场定位。
性能评估：评估不同产品或服务的性能。

示例代码（Python）

以下是一个简单的Python示例，展示如何绘制象限图并根据X和Y的平均值区分四组总体：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成示例数据
np.random.seed(0)
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)

# 计算平均值
x_mean = np.mean(x)
y_mean = np.mean(y)

# 划分象限
quadrant1 = [(xi, yi) for xi, yi in zip(x, y) if xi > x_mean and yi > y_mean]
quadrant2 = [(xi, yi) for xi, yi in zip(x, y) if xi < x_mean and yi > y_mean]
quadrant3 = [(xi, yi) for xi, yi in zip(x, y) if xi < x_mean and yi < y_mean]
quadrant4 = [(xi, yi) for xi, yi in zip(x, y) if xi > x_mean and yi < y_mean]

# 绘制象限图
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.scatter(x, y, alpha=0.5)
plt.axvline(x=x_mean, color='r', linestyle='--')
plt.axhline(y=y_mean, color='r', linestyle='--')
plt.xlim(-3, 3)
plt.ylim(-3, 3)
plt.title('Quadrant Chart')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 标记象限
plt.text(x_mean + 0.5, y_mean + 0.5, 'Q1', fontsize=14)
plt.text(x_mean - 0.5, y_mean + 0.5, 'Q2', fontsize=14)
plt.text(x_mean - 0.5, y_mean - 0.5, 'Q3', fontsize=14)
plt.text(x_mean + 0.5, y_mean - 0.5, 'Q4', fontsize=14)

plt.show()

# 计算最终计数
print(f'Quadrant 1 count: {len(quadrant1)}')
print(f'Quadrant 2 count: {len(quadrant2)}')
print(f'Quadrant 3 count: {len(quadrant3)}')
print(f'Quadrant 4 count: {len(quadrant4)}')