ff.create_annotated_heatmap 增加 p值text

`ff.create_annotated_heatmap` 是 plotly.express (ff) 库中的一个函数，它用于创建带注解的热力图。这个函数通常用于可视化数据集中两个变量之间的相关性，并通过颜色映射显示强度。如果你想在生成的热力图上添加P值文本，这通常是统计显著性测试的结果，例如皮尔逊相关系数的p值。

当你调用 `create_annotated_heatmap` 时，可以设置 `annotation_text` 或 `hovertemplate` 参数来指定需要显示的注解内容，包括P值。例如：

import plotly.express as px
import pandas as pd

# 假设df是一个包含两列数值数据的数据框
heatmap_data = df.corr()

fig = px.imshow(heatmap_data, color_continuous_scale='coolwarm', # 设置颜色映射
                labels=dict(color="Correlation", x="", y=""),
                annotation_text=(heatmap_data.index, heatmap_data.columns, heatmap_data),
                hovertemplate="Pearson's r: %{z:.3f} <br> P-value: %{text}<br>", # 添加P值文本
                text=heatmap_data.apply(lambda r: f"P<0.05" if r['column_name'].p_value < 0.05 else "", axis=1)) # 根据p值条件填充文本

fig.show()

在这个例子中，`heatmap_data.apply` 函数用于检查每个单元格的p值是否小于0.05，如果是，则在hoverover模板 (`hovertemplate`) 中显示 "P<0.05"，否则不会显示。