请编写一段基于keras框架的代码，利用lstm模型对csv文件的第一列进行预测，预测之后将训练中使用的权重矩阵打印出来

以下是一段基于Keras框架的代码，使用LSTM模型对CSV文件的第一列进行预测，并打印出训练过程中使用的权重矩阵：

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
from keras.callbacks import ModelCheckpoint

# 读取CSV文件
dataframe = pd.read_csv('data.csv', usecols=[0], engine='python')
dataset = dataframe.values
dataset = dataset.astype('float32')

# 数据归一化
max_value = np.max(dataset)
min_value = np.min(dataset)
scalar = max_value - min_value
dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset))

# 构造训练数据
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back):
        a = dataset[i:(i+look_back)]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

look_back = 10
trainX, trainY = create_dataset(dataset, look_back)

# 将训练数据重构为LSTM的输入格式
trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], trainX.shape[1], 1))

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(trainX.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 设置回调函数保存权重
filepath="weights.best.hdf5"
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min')
callbacks_list = [checkpoint]

# 训练模型
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=64, callbacks=callbacks_list)

# 打印权重矩阵
for layer in model.layers:
    weights = layer.get_weights()
    print(weights)

需要注意的是，此代码中使用了LSTM模型对时间序列数据进行预测，其中`look_back`参数用于指定前多少个时间步作为输入预测下一个时间步的值。`ModelCheckpoint`回调函数用于在训练过程中保存最好的权重矩阵，以便在预测时使用。