使用python写一个分别计算第1个用户与其他3899个用户对应评分向量的相似度（采用余弦度量）

好的，这个问题可以回答。以下是Python代码实现：

import numpy as np

def cosine_sim(v1, v2):
    """计算两个向量的余弦相似度"""
    dot_product = np.dot(v1, v2)
    norm_v1 = np.linalg.norm(v1)
    norm_v2 = np.linalg.norm(v2)
    return dot_product / (norm_v1 * norm_v2)

# 假设第一个用户的评分向量为v1，其他3899个用户的评分向量存储在矩阵ratings中
v1 = ratings[0]
similarity_scores = []

for i in range(1, 3900):
    v2 = ratings[i]
    cos_sim = cosine_sim(v1, v2)
    similarity_scores.append(cos_sim)

# 打印结果
print(similarity_scores)

上述代码中，我们定义了一个计算余弦相似度的函数`cosine_sim`，并且假设第一个用户的评分向量为`v1`，其他3899个用户的评分向量存储在矩阵`ratings`中。然后使用一个循环来计算第一个用户与其他用户的相似度分数，并将分数存储在一个列表`scores`中。最后打印出相似度分数列表即可。