cosine_similarity()的输出与预期不符（所有值均为1.）

要解决“cosine_similarity()的输出与预期不符（所有值均为1.）”的问题，可以尝试以下解决方法：

1. 检查输入数据的格式：确保输入的数据格式正确，并且符合cosine_similarity()函数的要求。例如，输入的数据应该是二维数组或矩阵。

2. 标准化数据：在计算余弦相似度之前，通常需要对数据进行标准化，确保数据在相同的尺度范围内。可以使用sklearn的preprocessing模块中的StandardScaler类对数据进行标准化处理。

3. 检查数据是否存在零向量：如果输入数据中存在零向量，将导致计算余弦相似度时分母为零。可以通过检查数据中是否存在零向量，并删除或处理这些向量来解决这个问题。

4. 使用其他库或函数：如果上述方法都无法解决问题，可以尝试使用其他库或函数计算余弦相似度，例如numpy库中的cosine_similarity()函数。

下面是一个示例代码，展示了如何使用sklearn库中的cosine_similarity()函数计算余弦相似度：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 示例数据
X = [[1, 2, 3],
     [4, 5, 6],
     [7, 8, 9]]

# 计算余弦相似度
cos_sim = cosine_similarity(X)

print(cos_sim)

如果仍然出现输出与预期不符的问题，可以尝试调整输入数据的格式或使用其他库或函数来计算余弦相似度。