Python中求余弦距離是將向量空間中兩個向量之間的夾角余弦值作為衡量兩個向量之間差異的大小的方法。余弦距離越小，表示向量之間越相似。

import numpy as np
def cosine_distance(vector1, vector2):
"""
計算余弦距離
Args:
vector1, vector2: 兩個向量
Returns:
cosine_distance: 余弦距離值
"""
dot_product = np.dot(vector1, vector2)
norm1 = np.linalg.norm(vector1)
norm2 = np.linalg.norm(vector2)
cosine_distance = dot_product / (norm1 * norm2)
return cosine_distance
vector1 = np.array([1, 2, 3])
vector2 = np.array([2, 4, 6])
distance = cosine_distance(vector1, vector2)
print("余弦距離為：", distance)

以上代碼是一個求解余弦距離的Python實現。其中用到了NumPy庫中的dot函數來計算兩個向量的點積，用到了linalg.norm函數來計算向量的范數。

需要注意的是，求余弦距離的兩個向量必須是在同一維度空間中的向量。