我们拥有一个标准的样本矩阵：[1,2,3,4,5]，现在我们需要将获取到的目标矩阵：[2,3,45,6]，使用上面的余弦分类算法进行相似度计算，请生成演示代码

在Python中，我们可以使用`scipy`库中的`cosine_similarity`函数来进行余弦相似度计算。首先，确保已经安装了`scipy`库（如果没有，可以通过`pip install scipy`进行安装）。以下是如何使用这个函数来计算两个向量（这里是列表）之间的余弦相似度：

from scipy.spatial.distance import cosine

# 定义样本矩阵和目标矩阵
sample_matrix = [1, 2, 3, 4, 5]
target_matrix = [2, 3, 45, 6]

# 将矩阵转换为numpy数组以便于计算
sample_array = np.array(sample_matrix)
target_array = np.array(target_matrix)

# 计算余弦相似度
similarity_score = 1 - cosine(sample_array, target_array)

print(f"Sample matrix and target matrix similarity score: {similarity_score}")

这段代码首先将列表转换成`numpy`数组，因为`cosine_similarity`需要数值型数据。然后，它调用`cosine`函数计算两个数组的余弦相似度，值域在0到1之间，1代表完全相同，0代表完全不同。