补充数据：如果有可能的话，获取完整的’Toby’的评级数据并将其添加到现有的ratings_matrix中。这通常需要与数据源同步或查询额外的数据源。具体代码

如果你需要补充数据来包括'Toby'，首先你需要明确数据来源，假设这个数据源是一个CSV文件或者数据库表。这里给出一个简化示例，使用pandas库来操作：

import pandas as pd

# 假设原有数据在ratings_matrix DataFrame中
if 'Toby' not in ratings_matrix.index:
    # 假设新的数据在一个名为'toby_ratings.csv'的CSV文件中
    toby_data = pd.read_csv('toby_ratings.csv')

    # 检查新数据是否有相同的列结构，如果没有，可能需要调整
    assert set(ratings_matrix.columns) == set(toby_data.columns), "列名不匹配，请检查新数据"

    # 将'Toby'的评级数据添加到现有DataFrame
    new_rows = toby_data.loc[['Toby']]
    ratings_matrix = ratings_matrix.append(new_rows, ignore_index=True)

    # 如果有ID或其他唯一标识符，确保行合并正确
    ratings_matrix = ratings_matrix.drop_duplicates(subset='unique_id', keep='last')  # 示例中的unique_id替换为实际标识列名

print("已经成功将'Toby'的数据添加到ratings_matrix.")

注意这只是一个基本的示例，实际情况可能会更复杂，比如数据格式不同、网络请求、实时更新等问题。务必针对具体的环境和数据源进行调整。完成此操作后，你应该能够正常计算'Toby'与其他用户的相似度了。