word2vecのdistanceのソート部分（コサイン類似度）アルゴリズムについて

現在word2vecのdistance.cを学習していますが、コサイン類似度計算部がよくわかりません。

word2vecのdistance.c

現在pythonを用いて次のようなコードを書いています。

自分で書いたpythonコード （このコードを実行する際は、word2vecで270次元のベクトルを作成する必要があります。※オプションで -binary 0 指定の必要あり）

中でも、コサイン類似度を求める部分は次のようになっています。

    cos={} # コサイン類似度を格納する辞書型リストの初期化
    queryVec = vocab[query]
    # 全単語について探索する
    for word in vocab.keys():
        tlist = vocab[word]
        i = 0
        # 内積の初期化
        inpro = 0
        # 内積の計算
        for i in range(1,271):
            inpro = queryVec[i] *tlist[i]
        # 内積÷長さ
        cos[word] = inpro / (queryVec[0]*tlist[0])

続いてソート部分です。ソート結果は毎回同じ単語の並びになってしまいます。

    # 上位N位を初期化
    i = 0
    bestd = {}
    for i in range(0,N):
        bestd[i]=[-1,'']
    count = 0
    # この中から上位N位を選出
    for word in vocab.keys():
        #print word,cos[word]
        a =0
        # 自分と同じ単語以外
        if query != word :
            for a in range(0,N):
                if cos[word] > bestd[a][0] :
                    b = N-1
                    count +=1
                    for b in range(b,a,-1):
                        temp = bestd[b-1]
                        bestd[b] = temp
                    bestd[a] = [word,cos[word]]
                    break
                a+=1

結果例（3100さんの訂正後の結果です。input wordにどんな単語を用いても結果はこれになります）

please input word >愛

愛
                                          Word       Cosine　distance

---

20
                                        出産      0.353152
                                           團        0.178738
                                        仙界      0.262659
                                           土        0.295177
                                           園        0.140053
                                     遂げる        -0.178689
                                     シルク        0.286873