根據電影類型做出推薦
現在你已經把資料整理成可用的格式，也知道如何比較兩部電影，下一步就是用這些來產生推薦。在這個練習中，你會學到如何為資料集中的任一部電影產生推薦。
你在上一個練習計算出的整個資料集中所有電影之間的相似度分數，已預先載入為 jaccard_similarity_array。包含電影及其屬性的 movie_cross_table 也可供使用。
為了方便使用，你需要把相似度分數包成一個 DataFrame。然後你會用這個新的 DataFrame 來提出電影推薦。
本練習屬於課程
用 Python 建立推薦引擎
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Wrap the preloaded array in a DataFrame
jaccard_similarity_df = ____.____(____, index=____.____, columns=____.____)
# Find the values for the movie Thor
jaccard_similarity_series = ____.____['Thor']
# Sort these values from highest to lowest
ordered_similarities = jaccard_similarity_series.sort_values(____)
# Print the results
print(ordered_similarities)