一种解决方法是使用matplotlib库进行绘图、着色和标记。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据树的结构
data_tree = {
    'A': {
        'B': {
            'D': {},
            'E': {}
        },
        'C': {
            'F': {},
            'G': {}
        }
    }
}

# 定义颜色映射
color_map = {
    'A': 'red',
    'B': 'blue',
    'C': 'green',
    'D': 'orange',
    'E': 'purple',
    'F': 'yellow',
    'G': 'pink'
}

# 定义标记映射
label_map = {
    'A': 'Node A',
    'B': 'Node B',
    'C': 'Node C',
    'D': 'Node D',
    'E': 'Node E',
    'F': 'Node F',
    'G': 'Node G'
}

# 递归绘制数据树
def draw_tree(tree, x, y, level=0):
    if not tree:
        return

    # 绘制当前节点
    plt.scatter(x, y, color=color_map.get(level, 'black'))
    plt.text(x, y, label_map.get(level, ''), ha='center', va='bottom')

    # 计算子节点的x坐标
    child_x = x - 1 / (2 ** (level + 1))

    # 遍历子节点并绘制连线
    for i, (child, subtree) in enumerate(tree.items()):
        child_y = y - 1
        plt.plot([x, child_x + i / (2 ** (level + 1))], [y, child_y])
        draw_tree(subtree, child_x + i / (2 ** (level + 1)), child_y, level + 1)

# 设置绘图的大小和坐标范围
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.xlim(-1, 1)
plt.ylim(-1, 1)

# 调用函数绘制数据树
draw_tree(data_tree, 0, 0)

# 显示绘图结果
plt.show()

以上代码将根据给定的数据树绘制一个树形图，每个节点根据其级别进行着色和标记。在示例代码中，我们定义了一个数据树data_tree，颜色映射color_map和标记映射label_map来指定每个节点的颜色和标记。然后使用draw_tree函数递归地绘制树形图，并使用plt.scatter和plt.text函数绘制节点的颜色和标记。最后，使用plt.plot函数绘制节点之间的连线，并使用plt.xlim和plt.ylim函数设置绘图的坐标范围。最后调用plt.show函数显示绘图结果。