R方，也稱為確定系數(shù)，是回歸分析中的一個(gè)重要指標(biāo)。它用于表示一個(gè)回歸模型中的自變量是否與因變量相關(guān)，以及變量之間的關(guān)系是否適當(dāng)。在Python中，我們可以使用Scikit-learn庫中的r2_score函數(shù)計(jì)算R方。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

import numpy as np
from sklearn.metrics import r2_score
#生成隨機(jī)數(shù)據(jù)
x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
y = np.array([2,4,5,4,5,7,8,8])
#計(jì)算R方
r2 = r2_score(y, x)
print("R方：", r2)

在上面的代碼中，我們首先導(dǎo)入NumPy庫和Scikit-learn庫中的r2_score函數(shù)。然后，我們使用NumPy庫生成了兩個(gè)隨機(jī)數(shù)組x和y，并使用r2_score函數(shù)計(jì)算了它們之間的R方值。最后，我們打印輸出了計(jì)算得到的R方值。

請(qǐng)注意，r2_score函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)是因變量y，第二個(gè)參數(shù)是自變量x。如果使用的是多元回歸模型，則需要將y和x分別替換為相關(guān)的數(shù)組。

總之，Python提供了方便的方法來計(jì)算回歸模型的R方值，這可以幫助我們更好地了解變量之間的關(guān)系，以及模型的可靠性。