我手中有两个10行2列的矩阵，我想要计算两个矩阵对应列之间的余弦相似度，并得到一个一行两列的输出结果，我应该怎么写一个非常高效，运行速度非常快的python代码

你可以使用numpy库中的dot函数和linalg.norm函数来计算余弦相似度，具体代码如下：

import numpy as np

# 生成两个10行2列的矩阵
matrix1 = np.random.rand(10, 2)
matrix2 = np.random.rand(10, 2)

# 计算两个矩阵对应列之间的余弦相似度
cos_sim = np.dot(matrix1.T, matrix2) / (np.linalg.norm(matrix1, axis=0) * np.linalg.norm(matrix2, axis=0))

# 输出结果
print(cos_sim.reshape(1, 2))

这段代码中，首先使用numpy库中的random.rand函数生成两个10行2列的随机矩阵，然后使用dot函数计算两个矩阵对应列之间的点积，再使用linalg.norm函数计算两个矩阵对应列的模长，最后将点积除以模长得到余弦相似度。最后使用reshape函数将结果转换为一行两列的形式输出。

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你可以使用numpy库中的dot函数和linalg.norm函数来计算两个矩阵对应列之间的余弦相似度。具体代码如下：

import numpy as np

# 定义两个10行2列的矩阵
matrix1 = np.random.rand(10, 2)
matrix2 = np.random.rand(10, 2)

# 计算两个矩阵对应列之间的余弦相似度
cos_sim = np.dot(matrix1.T, matrix2) / (np.linalg.norm(matrix1.T, axis=0) * np.linalg.norm(matrix2, axis=0))

# 输出结果
print(cos_sim)