Python是一種強大的編程語言，它擁有許多有用的功能。其中一個非常重要的功能是計算R2（R平方）。在本文中，我們將介紹Python如何計算R2。

# 導入必要的庫
import numpy as np
from sklearn.metrics import r2_score
# 創建樣本數據
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])
# 計算r2_score
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
# 打印結果
print("R2分數為：", r2)

以上代碼首先導入了必要的庫，然后創建了一個包含真實值和預測值的樣本數據。在此基礎上，使用sklearn.metrics模塊的r2_score函數計算R2分數。

R2分數是評估模型擬合效果的重要指標之一，它表示模型對目標變量變化的解釋程度。具體來說，當R2為1時，說明模型完美擬合；當R2為0時，說明模型對目標變量的變化沒有任何解釋能力。

總之，Python提供了許多工具來幫助我們計算R2分數。使用sklearn.metrics的r2_score函數可以輕松地將該指標引入到我們的Python應用程序中，使我們的應用程序更加強大和精確。