z1 = [0.5, 1, 5, 10]， z2 = [0.5199, 0.9437, 4.218, 9.723]的拟合优度计算

对于你的第一个问题，我可以进行回答。你可以使用Scipy库中的函数来计算z1和z2之间的拟合优度（coefficient of determination），即R方值。具体方法如下：

1. 首先，导入Scipy库中的函数：

from scipy.stats import linregress

2. 然后，使用linregress()函数计算z1和z2之间的回归线：

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(z1, z2)

其中，slope和intercept代表回归线的斜率和截距，r_value代表相关系数，即Pearson相关系数，p_value代表假设检验的p值，std_err代表标准误差。

3. 最后，使用r_value平方即可得到拟合优度（R方值）：

r_squared = r_value**2

请注意，拟合优度（R方值）的取值范围在0到1之间，越接近1说明模型拟合得越好，越接近0说明模型拟合得越差。

希望这个解答可以帮到你！如果你还有其他问题，可以随时问我哦。