ff.create_annotated_heatmap 可以用anno_data 可以将P值array显示在相关系数矩阵上吗

`ff.create_annotated_heatmap`是Plotly Express（px）库中的一个函数，用于创建带有颜色编码的热力图，并可以添加额外的注解信息。在这个函数中，`anno_data`参数通常用于指定要在图表上的特定位置添加的文本数据，比如标签、标题或像你说的P值。

如果你有一个P值数组，你可以将其作为`anno_data`的一部分提供给`create_annotated_heatmap`，并在数据中关联每个P值到对应的坐标点（例如，对应的行和列索引）。这将会在对应单元格旁边显示P值，帮助解读热力图中的统计显著性。

示例代码可能看起来像这样：

import plotly.express as px
import numpy as np

# 假设你的数据矩阵是corr_matrix，P值数组是p_values
corr_matrix = ... # 你的相关系数矩阵
p_values = ...   # 你的P值数组

# 创建一个字典，将P值映射到相应的矩阵坐标
anno_data = [{'x': i, 'y': j, 'text': f"P值: {p}", 'font': {'size': 10}} for i, j, p in zip(*np.where(p_values))]

fig = px.imshow(corr_matrix, color_continuous_scale='coolwarm', annotation_data=anno_data)
fig.show()

相关问题

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。

import plotly.figure_factory as ff fig = ff.create_annotated_heatmap(） 可以用annotation_data 和 annotation_text吗

`import plotly.figure_factory as ff` 是 Plotly 库中的模块，用于创建各种交互式图表，其中 `ff.create_annotated_heatmap()` 函数主要用于生成带有注解的热力图。在这个函数中，你可以传入两个重要的参数：

- **z**：一个二维数组或列表，代表了热力图的数据矩阵。
- **anno** 或 **anno_text**：用于指定每个单元格的注解（`anno`），以及对应注解的文本（`anno_text`）。`anno` 是一个二维元组列表，其中每个元组包含 (x, y) 位置和对应的值，而 `anno_text` 则是与 `anno` 相关联的一系列文本字符串。

如果你提供了 `anno` 和 `anno_text`，它们会分别对应地图上每个点的坐标及其相应的文字说明，帮助用户更清楚地理解数据。不过，需要注意的是，`anno` 中的 `(x, y)` 表示的是数据集索引，而不是图形上的绝对坐标，需要先将索引转换为适合的坐标。

以下是完整的用法示例：

import numpy as np
import plotly.figure_factory as ff

# 创建数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 注解数据和文本
anno_data = [(i, j, f"Value {i}{j}") for i in range(10) for j in range(10)]
anno_text = [text for _, _, text in anno_data]

fig = ff.create_annotated_heatmap(z=data, annotation_data=anno_data, annotation_text=anno_text)
fig.show()