Python是一種非常流行的編程語言，也是數據科學領域的首選語言之一。其中，矩陣的概念是重要的數學工具之一，常常在數據分析和機器學習中被使用。在Python中，我們可以使用SciPy庫來完成矩陣的計算和操作。其中，余弦距離是矩陣操作中的一種重要距離度量方式。

在Python中，我們可以使用以下代碼來計算兩個矩陣的余弦距離：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cosine
matrix_1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
matrix_2 = np.array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])
distance = cosine(matrix_1.flatten(), matrix_2.flatten())
print(distance)

在代碼中，我們首先導入了NumPy和SciPy庫。接著，我們定義了兩個矩陣（matrix_1和matrix_2）。然后，使用SciPy庫中的cosine函數來計算它們的余弦距離。

需要注意的是，在計算余弦距離時，我們需要將其轉換為向量形式。這里，我們使用flatten()函數將矩陣展平為一維向量，并將其作為輸入傳遞給cosine函數。

余弦距離是一種常用的相似度度量方式，它可以反映出兩個矩陣之間的“角度”大小，可以用于比較兩個矩陣之間的相似度。在數據科學領域中，余弦距離常常被用于聚類、分類、推薦等任務中。