fig_spearman_corr = ff.create_annotated_heatmap（）可以添加df_summed相关信息作为注释吗

当然可以。`ff.create_annotated_heatmap` 函数允许你在热力图上添加注释，以便于展示更多的详细信息。在你的代码中，你可以通过遍历 `df_summed` 的每个元素，构造一个字典结构，包括 x 轴（列索引）、y 轴（行索引）以及需要显示的文字内容，即 `df_summed` 的对应数值。然后将这些字典作为 `annotations` 参数传递给函数。

这是一个示例：

df_annotations = []
for i, row in df_summed.iterrows():
    for j, value in enumerate(row):
        annotation = dict(x=j, y=i, text=f"({value:.2f})")  # 显示小数点后两位
        df_annotations.append(annotation)

fig_spearman_corr = ff.create_annotated_heatmap(z=df_spearman_corr.values, 
                                                x=df_summed.columns,
                                                y=df_summed.index,
                                                annotation_text=df_annotations,
                                                annotations_colors='white',
                                                annotation_font_size=8)  

这里的 `annotation_text` 参数就是用来指定注释的内容，它应该是一个列表，其中每个元素对应 `df_summed` 的一个单元格。`annotation_colors` 和 `annotation_font_size` 可以根据需求设置注释的颜色和字体大小。记得在最后更新 `fig_spearman_corr` 的布局：

fig_spearman_corr.update_layout(annotations=dict(df_annotations), ...)

现在，热力图上就会有 `df_summed` 的相应数值作为注释了。