python 输出spm1d库双样本检验后超出阈值的endpoints坐标

假设你已经使用spm1d库进行了双样本检验，并得到了超出阈值的endpoints坐标，下面是一个示例代码，用于输出这些坐标：

import spm1d

# 生成两组随机样本数据
data1 = spm1d.data.uv1d.normal(20)
data2 = spm1d.data.uv1d.normal(20)

# 进行双样本t检验
t = spm1d.stats.ttest2(data1, data2)

# 输出超出阈值的endpoints坐标
alpha = 0.05
threshold = spm1d.util.p_critical_bonf(alpha, data1.shape[0])
endpoints = spm1d.stats._cluster_threshold(t, threshold)
print('超过阈值的endpoints坐标：')
for endpoint in endpoints:
    print(endpoint)

上述代码首先导入spm1d库，并使用`spm1d.data.uv1d.normal()`函数生成两组随机样本数据。接着使用`spm1d.stats.ttest2()`函数进行双样本t检验，并将结果保存在变量`t`中。然后使用`spm1d.util.p_critical_bonf()`函数计算显著性水平为0.05时的Bonferroni校正后的阈值，并将结果保存在变量`threshold`中。最后使用`spm1d.stats._cluster_threshold()`函数找到超出阈值的endpoints坐标，并使用for循环输出这些坐标。如果有多个坐标，输出结果可能类似于：

超过阈值的endpoints坐标：
(4, 5)
(11, 12, 13)
(16, 17, 18)

请注意，`spm1d.stats._cluster_threshold()`函数返回的是一个包含多个元组的列表，每个元组表示一个超出阈值的endpoint坐标。如果你不希望输出多个坐标，只需修改输出代码即可。