##计算相关性系数和显著性 > co1 = cor(spring,method = "spearman") > p.mat1 = cor_pmat(spring) Error in cor_pmat(spring) : 没有"cor_pmat"这个函数

在统计分析中，计算相关性系数是为了衡量两个变量之间的线性关系强度和方向，而检验这种关系的显著性则是为了判断观察到的关联是否可能是随机产生的，而不是由实际的因果关系导致。`cor()`函数通常用于计算皮尔逊相关系数（默认）或斯皮尔曼等级相关系数（通过`method="spearman"`指定），它们分别适用于数值数据和等距、顺序数据。

`cor_pmat()`函数是R语言中的一个函数，它会基于给定的相关矩阵生成p值矩阵，用于检查每对变量之间相关性的显著性。然而，你在尝试使用`cor_pmat(spring)`时遇到了错误，可能是因为这个函数在当前的R环境中不存在，或者你需要先安装特定的包（如`psych`包）才能使用它。如果你确实需要这个功能，可以尝试安装并加载`psych`包，然后再次运行`cor_pmat()`：

install.packages("psych") # 如果尚未安装
library(psych)          # 加载包

# 然后你可以尝试运行
p.mat1 = cor_pmat(spring)

如果`cor_pmat`仍然无法找到，那可能是因为该包还未加载或版本过旧，需确认你已经正确安装并导入了所需的统计工具包。

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修改以下代码，只展示热图的一半：df <- read_excel("Merge_18.UMAP_celltypes_num_type.xlsx", sheet = "Proportion") df # 仅选择数值型的列 numeric_columns <- sapply(df, is.numeric) df_numeric <- df[, numeric_columns] # 计算斯皮尔曼相关系数 spearman_corr <- cor(df_numeric, method = "spearman") # 保留两位小数的相关系数 formatted_corr <- format(round(spearman_corr, 2), nsmall = 2) # 绘制斯皮尔曼相关系数热图 pdf("Merge_18.UMAP_celltypes_num_type_spearman_corr_heatmap.pdf", width = 8, height = 8) heatmap.2(spearman_corr, trace = "none", col = colorRampPalette(c("#FFFFFF","#F8FCCB", "#FCA86B"))(100), cellnote = formatted_corr, notecol = "black") dev.off()

要修改代码以展示热图的一半，你可以使用以下代码：

df <- read_excel("Merge_18.UMAP_celltypes_num_type.xlsx", sheet = "Proportion")
df_numeric <- df\[, sapply(df, is.numeric)\]

spearman_corr <- cor(df_numeric, method = "spearman")
formatted_corr <- format(round(spearman_corr, 2), nsmall = 2)

half_spearman_corr <- spearman_corr\[1:(ncol(spearman_corr)/2), \]
half_formatted_corr <- formatted_corr\[1:(ncol(formatted_corr)/2), \]

pdf("Merge_18.UMAP_celltypes_num_type_spearman_corr_heatmap.pdf", width = 8, height = 8)
heatmap.2(half_spearman_corr, trace = "none", col = colorRampPalette(c("#FFFFFF","#F8FCCB", "#FCA86B"))(100),
          cellnote = half_formatted_corr, notecol = "black")
dev.off()

这段代码首先读取Excel文件中的数据，并选择数值型的列。然后计算斯皮尔曼相关系数，并保留两位小数的相关系数。接下来，我们将相关系数矩阵的一半提取出来，以便只展示热图的一半。最后，使用`heatmap.2`函数绘制热图，并将结果保存为PDF文件。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [小鼠参考基因组id转换gtf文件chb 自己注释 从官网下载相应的基因中注释文件gse155802 getmatrix genecode](https://blog.csdn.net/qq_52813185/article/details/127760873)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[5], line 13 11 row_cent1 = cor_row_center[cor_ind] 12 col_cent1 = cor_col_center[cor_ind] ---> 13 img_corner = data_mat1[(row_cent1-N_pad): (row_cent1+N_pad+1), (col_cent1-N_pad): (col_cent1+N_pad+1) ] 14 if ((len(np.unique(img_corner))) >2)&(np.sum(img_corner ==1)< 0.8*(N_pad*2+1)**2) : 16 for pic_id2 in search_list: TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__ method

这个错误可能是由于 `row_cent1` 或 `col_cent1` 的值不是整型导致的。可以在调用 `int()` 函数将其强制转换成整型，例如：

img_corner = data_mat1[int(row_cent1-N_pad): int(row_cent1+N_pad+1), int(col_cent1-N_pad): int(col_cent1+N_pad+1)]

这样就可以将 `row_cent1` 和 `col_cent1` 强制转换成整型，避免这个错误。