换一个简单的python代码写

您提到希望获得一个简单的Python代码示例，不过提供的文档内容主要关于余弦相似度的计算及其相关理论，并没有直接给出简单Python代码的具体需求场景。如果您的需求是有关于实现余弦相似度计算的基础Python代码，那么可以参考以下简化版本：

import math

def cosine_similarity(vector1, vector2):
    # 计算两个向量的点积
    dot_product = sum(p*q for p,q in zip(vector1, vector2))
    # 分别求出两者的模长（向量长度）
    magnitude1 = math.sqrt(sum([val**2 for val in vector1]))
    magnitude2 = math.sqrt(sum([val**2 for val in vector2]))
    # 避免除数为零的情况
    if not magnitude1 or not magnitude2:
        return 0
    # 最后计算并返回余弦相似度
    return dot_product / (magnitude1 * magnitude2)

# 示例数据 - 这里仅作示意, 使用前需要替换为实际的TF-IDF值或其他数值表示
query_vector = [0, 0, 0, 0, 0, 0.176, 0, 0, 0.477, 0, 0.176]
document_vectors = [
    [0, 0, 0.477, 0, 0.477, 0.176, 0, 0, 0, 0.176, 0],
    [0, 0.176, 0, 0.477, 0, 0, 0, 0, 0.954, 0, 0.176],
    [0, 0.176, 0, 0, 0, 0.176, 0, 0, 0, 0.176, 0.176]
]

for doc_vector in document_vectors:
    print(cosine_similarity(query_vector, doc_vector))

此段代码定义了一个函数`cosine_similarity`来计算任意两个向量之间的余弦相似度，并用示例的方式展示了如何对特定查询语句与三个文档之间进行相似度计算。请注意，在真实应用场景中，向量中的每个元素通常是经过某种处理后的值（如TF-IDF权重等），因此在应用这段代码之前，请先确认已正确获取了对应的数值表示。