Python是一門強大而受歡迎的編程語言，被廣泛用于機器學習和數據科學領域。Python提供了豐富的工具和庫，使得構建和訓練機器學習模型變得更加容易和高效。

在機器學習任務中，我們通常需要使用某些算法訓練模型。然而，訓練出的模型并不是黑盒——我們可以使用Python中的代碼查看模型的系數。模型系數是機器學習算法的主要輸出之一，它們可以幫助我們了解算法對數據的解釋能力以及哪些特征對算法影響最大。

Python中的許多機器學習庫都提供了一些方法來訪問模型系數。例如，在Scikit-learn庫中，當我們使用線性回歸算法時，可以使用下面的代碼來訪問模型系數：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 創建線性回歸對象并擬合數據
reg = LinearRegression().fit(X, y)
# 獲取模型系數
coefficients = reg.coef_

通過這段代碼，我們可以獲取線性回歸模型的系數并將其存儲在變量coefficients中。

再比如，在TensorFlow庫中，我們可以使用以下代碼來獲取全連接層模型的權重：

import tensorflow as tf
# 創建一個全連接層
layer = tf.keras.layers.Dense(units=2, input_shape=(3,))
# 獲取模型權重
weights = layer.get_weights()[0]

以上代碼創建了一個擁有兩個輸出的全連接層，并使用get_weights()方法從該層中獲取權重。權重被存儲在變量weights中。

總的來說，Python和其所支持的庫為我們提供了訪問模型系數的豐富手段。通過使用這些方法，我們可以更好地理解機器學習算法的內部工作機制。