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Python可以使用NumPy库来计算余弦相似度。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np

# 定义两个向量
vector_a = np.array([1, 2, 3])
vector_b = np.array([4, 5, 6])

# 计算向量的内积
dot_product = np.dot(vector_a, vector_b)

# 计算向量的范数
norm_a = np.linalg.norm(vector_a)
norm_b = np.linalg.norm(vector_b)

# 计算余弦相似度
cosine_similarity = dot_product / (norm_a * norm_b)

print("余弦相似度:", cosine_similarity)

这段代码首先导入了NumPy库，然后定义了两个向量和。接着，使用NumPy提供的函数计算了向量的内积和范数，最后计算了余弦相似度并打印输出。