Python 是一個開源的高級編程語言，提供了豐富的工具和庫來進行數據處理和機器學習。其中，詞向量被廣泛應用于自然語言處理領域。 查看詞向量可以幫助我們理解詞匯之間的關系，從而更好地進行文本處理。

在 Python 中，我們可以使用許多庫來加載和查看詞向量。其中，gensim 是一個流行的 Python 庫，用于處理文本數據。

import gensim
# 加載訓練好的詞向量模型
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('word2vec.txt', binary=False)
# 查看詞向量
vector = model['apple']
print(vector)

這里我們使用 gensim 加載了訓練好的詞向量模型，并使用模型中的詞匯來查看詞向量。

在輸出中，我們可以看到 apple 的詞向量是一個長度為 100 的數組。這個數組表示詞匯 apple 在詞向量空間中的向量表示。通過這個向量，我們可以直觀地比較不同詞匯之間的相似度。