python中实现Permutation趋势检验的代码每一步进行解释，并告诉我如何输入数据

Permutation趋势检验是一种非参数检验方法，用于检测两个变量之间是否存在趋势性的关系。下面是Python中实现Permutation趋势检验的代码：

import numpy as np

def permute_2d(a, b, nperm):
    n, _ = a.shape
    permute = np.random.permutation(n)
    a = a[permute, :]
    b = b[permute, :]
    t_orig = np.mean(b, axis=0) - np.mean(a, axis=0)
    count = 0
    for i in range(nperm):
        permute = np.random.permutation(n)
        ta = a[permute, :]
        tb = b[permute, :]
        t_perm = np.mean(tb, axis=0) - np.mean(ta, axis=0)
        if t_perm >= t_orig:
            count += 1
    p = (count + 1) / (nperm + 1)
    return p

这段代码的输入是两个二维数据矩阵a和b以及一个整数nperm，表示要进行nperm次随机置换。下面是每一步的解释：

1. 随机置换

在进行置换之前，首先要计算两个数据矩阵的差异性。将n个数据点的差异性排列成一个列表，然后进行随机置换。这里用到了NumPy库提供的random.permutation函数来进行随机置换。

2. 计算原始差异性

计算原始的差异性，即将没有经过置换的数据矩阵作为基准，计算出差异性。

3. 进行随机置换并计算差异性

根据上一步置换后的结果，重新计算数据矩阵的差异性，并将差异性与原始差异性进行比较。

4. 计算p值

将符合条件的随机置换的次数与总的置换次数相除，得到p值。

要使用这段代码，需要先将数据矩阵a和b输入进去，以及指定nperm值。例如，可以这样输入：

a = np.random.normal(0, 1, size=(100, 10))
b = np.random.normal(1, 1, size=(100, 10))
nperm = 1000

p = permute_2d(a, b, nperm)
print(p)

这里生成了两个大小为100x10的随机数据矩阵a和b，并指定了nperm=1000。然后调用permute_2d函数计算p值，并将结果打印出来。