实现一个函数来计算TF-IDF（词频-逆文档频率）分数。TF-IDF是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术，用于评估一个词对于文档集中的某个文档的重要程度。

输入描述:

函数接收两个参数：1. corpus：文档集合，是一个二维列表，每个元素是一个文档（词语列表）2. query：查询词列表，需要计算这些词的TF-IDF分数

输出描述:

返回一个二维列表，表示每个查询词在每个文档中的TF-IDF分数：- 行数等于文档数- 列数等于查询词数- 结果保留5位小数- 按照文档顺序和查询词顺序排列

备注:

1.对应的输入、输出已给出，您只用实现核心功能函数即可。2.支持numpy、scipy、pandas、scikit-learn库。