用python编程，实现FDR校正，并注释

当进行大量的统计假设检验时，有可能会出现假阳性（Type I error）的问题。FDR（False Discovery Rate）校正是一种用于控制这种错误率的方法。在Python中，可以使用statsmodels库来实现FDR校正。下面是一个简单的示例代码，用于对一组p值进行FDR校正并进行注释：

import numpy as np
from statsmodels.stats.multitest import multipletests

# 假设有一组原始的p值
p_values = np.array([0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05, 0.06, 0.07, 0.08, 0.09, 0.1])

# 进行FDR校正
reject, p_corrected, _, _ = multipletests(p_values, method='fdr_bh')

# 输出校正后的p值和是否拒绝原假设的结果
for i in range(len(p_values)):
    print(f"原始p值: {p_values[i]}, 校正后p值: {p_corrected[i]}, 是否拒绝原假设: {reject[i]}")

在这个示例中，我们使用了`multipletests`函数来进行FDR校正。其中，`method='fdr_bh'`表示使用Benjamini-Hochberg方法进行校正。校正后的p值保存在`p_corrected`数组中，而拒绝原假设的结果则保存在`reject`数组中。

请注意，在实际应用中，你需要将示例代码中的`p_values`替换为你自己的p值数组。另外，你还可以根据需要选择其他的FDR校正方法，如`method='fdr_by'`或`method='fdr_tsbh'`等。

希望这个示例能帮助到你实现FDR校正，并进行注释。如果有任何问题，请随时提问！