作为一个Python/seaborn/scipy.stats/matplotlib.pyplot等方面的初学者,我一直在完成数据分析任务。我想通过pearsons R score来展示我的变量之间的关系,所以看到了Seaborn Correlation Coefficient on PairGrid这个链接。然而,由于Pearsons测试的输出还应该有一个p值,以说明统计显著性,因此我正在寻找一种方法来将P值添加到我的图注中。
g = sns.pairplot(unoutlieddata, vars=['bia', 'DW', 'HW', 'jackson', 'girths'], kind="reg")
def corrfunc(x, y, **kws):
r, _ = sps.pearsonr(x, y)
ax = plt.gca()
ax.annotate("r = {:.2f}".format(r),
xy=(.1, .9), xycoords=ax.transAxes)
g.map(corrfunc)
sns.plt.show()
以下是翻译的结果:
这里展示了我按链接提供的格式编写的代码。 sps=scipy.stats. unoutlied data是一个数据框,已经过滤掉了异常值。
有什么想法将会很棒。
谢谢。