在R中，我该如何修改这串代码chart.Correlation(my_data, histogram=TRUE, pch=19)让我设定显著性水平在0.01，并且不显著的系数不显示

在R语言中，`correlation.plot` 函数默认不会直接处理显著性测试并标记非显著系数。不过你可以通过结合其他统计包如`corrplot` 或 `ggcorrplot` 来实现这个需求。假设你已经安装了`corrplot` 包，可以按照以下步骤操作：

首先，你需要计算皮尔逊相关系数矩阵 (`my_data$corr_matrix`)，然后创建一个p值矩阵 (`my_data$p_values`)：

library(corrplot)

# 计算相关系数和p值
corr_matrix <- cor(my_data)
p_values <- cor.test(my_data)[[4]] # 使用皮尔逊相关检验

# 确保数据有对应的列名
rownames(corr_matrix) <- colnames(corr_matrix) <- names(my_data)
rownames(p_values) <- colnames(p_values) <- names(my_data)

接着，你可以使用`corrplot` 或 `ggcorrplot` 来展示图形，同时过滤掉p值大于0.01的关联：

# 使用corrplot
corrplot(corr_matrix,
         method = "circle", # 或者 "number"、"ellipse"
         type = "upper",   # 上三角部分
         addCoef.col = ifelse(p_values < 0.01, "red", NA), # 显示红色表示显著，NA表示不显示
         coefs.cex = .6,     # 字体大小
         p.mat = p_values) 

# 或者使用ggcorrplot
library(ggcorrplot)
ggcorrplot(correlation_plot_data,
           type = "lower",   # 下三角部分
           circle.col = ifelse(p_values < 0.01, "#FF0000", "#D3D3D3"), # 显著颜色为红色，非显著为灰色
           labeller = label_parsed())  # 标签解析为标题

注意这里 `correlation_plot_data` 需要是你之前计算出的包含相关系数和p值的DataFrame。