要使用Python实现基于TF-IDF算法的文本相似度计算，您可以使用一些常见的库，如scikit-learn、NLTK或gensim等。下面我将展示一个简单的使用scikit-learn进行TF-IDF和相似度计算的示例。

首先，您需要安装必要的库，例如scikit-learn。您可以使用pip进行安装：

```sh

pip install scikit-learn

```

接下来是使用Python实现TF-IDF算法的代码：

```python

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

import numpy as np

# 示例文本列表

texts = ["这是一个关于Python的示例文本", "这是另一个关于Python的文本", "这是一个关于机器学习的文本"]

# 使用TfidfVectorizer进行TF-IDF转换

vectorizer = TfidfVectorizer()

tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)

# 计算文档之间的余弦相似度

cosine_similarities = cosine_similarity(tfidf_matrix)

# 将余弦相似度矩阵转换为列表形式，方便查看

cosine_similarities_list = cosine_similarities.toarray().tolist()

# 打印相似度矩阵（只打印前几行）

for i in range(len(cosine_similarities_list)):

print(f"文档{i}与其它文档的相似度:")

print(cosine_similarities_list[i])

print() # 换行，便于查看结果

```

这段代码首先使用`TfidfVectorizer`将文本列表转换为TF-IDF矩阵。然后，使用`cosine_similarity`函数计算文档之间的余弦相似度。最后，将余弦相似度矩阵打印出来。这个矩阵中的每个元素表示两个文档之间的相似度。值越接近1表示两个文档越相似，值越接近0表示两个文档越不相似。

请注意，这只是一个简单的示例，用于演示如何使用scikit-learn进行TF-IDF和相似度计算。在实际应用中，您可能需要对文本进行预处理（例如分词、去除停用词等），并可能需要调整TF-IDF和相似度计算的参数以获得更好的结果。