请写成下面形式 ：path1 = [[1, 2580], [1, 1006], [-1, 1001]] path2 = [[1, 490], [1, 2819], [1, 820]] path1_vec1 = np.array(path1[0]).reshape(1, 2) path1_vec2 = np.array(path1[1:]) path2_vec1 = np.array(path2[1]).reshape(1, 2) path2_vec2 = np.array(path2[1:]) similarity1 = cosine_similarity(path1_vec1, path2_vec2) similarity2 = cosine_similarity(path1_vec2, path2_vec2) if similarity1 > similarity2: print("path1中第一和第二元素与path2中第二和第三元素的余弦相似度更大") else: print("path1中第二和第三元素与path2中第二和第三元素的余弦相似度更大")

好的，以下是符合您要求的 Python 代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

path1 = [[1, 2580], [1, 1006], [-1, 1001]]
path2 = [[1, 490], [1, 2819], [1, 820]]

path1_vec1 = np.array(path1[0]).reshape(1, 2)
path1_vec2 = np.array(path1[1:])
path2_vec1 = np.array(path2[1]).reshape(1, 2)
path2_vec2 = np.array(path2[1:])

similarity1 = cosine_similarity(path1_vec1, path2_vec2)
similarity2 = cosine_similarity(path1_vec2, path2_vec2)

if similarity1 > similarity2:
    print("path1中第一和第二元素与path2中第二和第三元素的余弦相似度更大")
else:
    print("path1中第二和第三元素与path2中第二和第三元素的余弦相似度更大")

这段代码使用了 `numpy` 包中的数组和矩阵操作，以及 `sklearn` 包中的余弦相似度计算函数。首先将 `path1` 和 `path2` 中的向量转换为 `numpy` 数组，并分别提取需要计算相似度的向量。然后使用 `cosine_similarity` 函数计算两个向量之间的余弦相似度，最后判断哪个相似度更大并输出对应的结果。