本文系统讲解了在 Python 中把网络图“权重”转换为可读视觉线索的方法与流程，强调以标准化或分位变换控制数值尺度，并将权重映射到线宽、颜色、透明度与标签；在工具上建议按需求选择 NetworkX+Matplotlib 的静态渲染、Graphviz 的排版或 Plotly、PyVis 的交互展示；通过表格对比与实战流程，给出从数据清洗、布局选择到图例与导出的一体化指引。文中指出常见误区与优化策略，并提出以模板与配置管理将“权重显示”纳入团队可复用资产的做法，提升可解释性与交付质量。