在Python中，可以使用`scikit-learn`库来计算R方值。以下是一个简单的示例代码：
```python
from sklearn.metrics import r2_score
import numpy as np
定义原始数据
x = np.array（[1, 2, 3, 4, 5]）
y = np.array（[2, 4, 5, 4, 5]）
计算R方值
r_squared = r2_score（y, x）
print（'R squared:', r_squared）
```
在这个例子中，我们首先导入了`r2_score`函数和`numpy`库，然后定义了两组数据`x`和`y`。最后，我们使用`r2_score`函数计算了R方值，并打印出来。
R方值越接近于1，说明回归模型对样本数据的拟合程度越好。