Spearman's rho = 0.1551， Prob > |t| =0.0000代表什么意思

当你看到 "Spearman's rho" 的值为 0.1551 和 "Prob > |t| = 0.0000"，这表明：

1. **Spearman's rho (斯皮尔曼等级相关系数)**: 这是一个介于 -1 和 1 之间的数字，它衡量了两个变量间的非线性相关性强度。在这个例子中，0.1551 表示两个变量之间存在相当微弱的正相关性，因为这个值接近于 0，并不强烈。

2. **Prob > |t|**: 这个概率是关于两变量间等级相关性显著性的测试结果。"Prob > |t|" 意味着 "大于绝对值 t 分布的概率"。在这个情况下，"Prob > |t| = 0.0000" 表明 p 值非常小，几乎可以忽略不计。通常，我们设置一个显著性水平，比如 0.05 或 0.01，若 p 值小于这个阈值，则拒绝零假设（即认为相关性是偶然产生的），接受备择假设（即认为相关性存在）。由于这里 p 值远低于标准显著性水平，我们可以认为这种等级相关性是统计上显著的。

因此，综合来看，虽然两个变量之间的相关性很弱，但是由于其显著性水平极低，我们有理由相信这种相关并非仅仅由偶然因素造成，可能存在一定的实际联系。

相关问题

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。

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

`fig_spearman_corr = ff.create_annotated_heatmap()` 这行代码是在 Plotly 的 `ff` 模块中创建了一个带有注释的热力图。`create_annotated_heatmap` 函数通常用于生成带有数据集解读的热图，其中 `df_summed` 应该是一个包含两列数据的DataFrame，用于计算相似度或相关性的矩阵。

如果你想在热图上添加 `df_summed` 中的数据作为注释，你可以这样做：

1. 首先，你需要将 `df_summed` 转换为适合 `create_annotated_heatmap` 接收的格式，比如把数值转换成字符串，或者提取出需要显示的部分（如行名、值等）。

2. 然后，在创建热图时，设置 `anno_text` 参数为 `df_summed` 的某一列，或者根据需要自定义的文本格式。

例如，假设 `df_summed` 的一列是你要显示的注释内容，可以这样操作：

heatmap_annotations = df_summed.iloc[:, 0]  # 假设我们想要第一列作为注释
fig_spearman_corr = ff.create_annotated_heatmap(z=df_matrix,
                                                x=df_columns, y=df_rows,
                                                annotation_text=heatmap_annotations,
                                                showscale=True)

这里的 `z` 参数是你计算的相关系数矩阵，`x` 和 `y` 分别是列标签和行标签。`showscale` 参数表示是否显示颜色条。