Как включить p-значения в тепловую карту

Я создал тепловую карту корреляции из 4 переменных, используя Seaborn. В каждую ячейку тепловой карты я хотел бы включить как корреляцию, так и значение p, связанное с корреляцией. В идеале p-значение должно быть на новой строке и в квадратных скобках. Я пытаюсь использовать аргумент annot для отображения как корреляции, так и значения p на тепловой карте. Тем не менее, я получаю сообщение об ошибке ниже, и я не уверен, как это исправить. ---> 12 corr_matrix, pvalues ​​= data.corr(метод=лямбда x, y: pearsonr(x, y)) ValueError: установка элемента массива с последовательностью.

Я был бы очень признателен, если бы кто-то мог мне помочь. Заранее благодарим вас за ваше время.

Вот мой код

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearsonr

# Generate a synthetic dataset of 4 variables
np.random.seed(42)
data = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=list('ABCD'))

# Calculate the correlation matrix and p-values
corr_matrix, pvalues = data.corr(method=lambda x, y: pearsonr(x, y))

# Generate the heatmap of the correlation matrix
mask = np.triu(np.ones_like(corr_matrix, dtype=bool))
sns.set(style='white')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, fmt='.2f', cmap='coolwarm', mask=mask, cbar_kws = {'shrink': 0.8},
            ax=ax, vmin=-1, vmax=1, center=0)
for i in range(corr_matrix.shape[0]):
    for j in range(corr_matrix.shape[1]):
        if i >= j:
            continue
        value = '{:.2f}\n(p = {:.2e})'.format(corr_matrix.iloc[i, j], pvalues.iloc[i, j])
        ax.text(j+0.5, i+0.5, value, ha='center', va='center', fontsize=10, color='white')
plt.title('Correlation Heatmap')
plt.tight_layout()
plt.show()
plt.close()