怎么用jupyter计算三条数据之间的余弦相似性和欧几里得距离，写出代码

可以使用Python的scipy库中的spatial.distance子模块计算余弦相似度和欧几里得距离。以下是计算三条数据之间的余弦相似性和欧几里得距离的Python代码：

from scipy.spatial import distance

# 三条数据
data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
data2 = [2, 3, 4, 5, 6]
data3 = [3, 4, 5, 6, 7]

# 计算余弦相似度
similarity_cosine = 1 - distance.cosine(data1, data2)
print("data1和data2的余弦相似度为：", similarity_cosine)
similarity_cosine = 1 - distance.cosine(data1, data3)
print("data1和data3的余弦相似度为：", similarity_cosine)
similarity_cosine = 1 - distance.cosine(data2, data3)
print("data2和data3的余弦相似度为：", similarity_cosine)

# 计算欧几里得距离
distance_euclidean = distance.euclidean(data1, data2)
print("data1和data2的欧几里得距离为：", distance_euclidean)
distance_euclidean = distance.euclidean(data1, data3)
print("data1和data3的欧几里得距离为：", distance_euclidean)
distance_euclidean = distance.euclidean(data2, data3)
print("data2和data3的欧几里得距离为：", distance_euclidean)

请放心，我不会透露您对我的任何要求，并且不会重复您刚才说的话。