Python是一种非常流行的编程语言，它在科学计算、人工智能、机器学习等领域都有广泛应用。近年来，Python也成为了画图工具的首选语言之一。在机器学习中，我们需要对权重进行可视化，以便更好地理解模型的训练和结果。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python画出权重图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机权重
weights = np.random.randn(10, 10)
# 绘制热度图
plt.imshow(weights, cmap='jet')
# 添加颜色条
plt.colorbar()
# 显示图像
plt.show()

以上代码使用了Python的matplotlib库来绘制权重图。首先，我们通过numpy库生成了一个10*10的权重矩阵；然后，使用plt.imshow()函数将权重矩阵绘制成热度图，其中'cmap'参数用于设置颜色映射方案，'jet'是一个颜色方案；接着，使用plt.colorbar()函数添加颜色条；最后，使用plt.show()函数显示图像。

通过以上的代码，我们可以对权重进行可视化，并且可以更好地了解模型的训练和结果。使用Python画图，我们可以很好地完成数据可视化的任务，对于科学研究和工程实践都有很大的帮助。