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加权均方误差（Weighted Mean Square Error或简称WMSE）是通常用于度量模型预测误差的一种指标，具有多用途的优秀性能。在Python中，可以使用numpy库计算WMSE。下面是实现WMSE的步骤和方法：

1. 首先导入numpy库：

import numpy as np

1. 编写一个函数来计算加权均方误差：

def weighted_mse(y_true, y_pred, weights):
"""
y_true: 真实值向量
y_pred: 预测值向量
weights: 权重向量
"""
# 计算差值
error = y_true - y_pred
# 计算平方
square_error = np.square(error)
# 权重乘积
weighted_square_error = np.dot(square_error, weights)
# 均值
wse_mean = np.mean(weighted_square_error)
return wse_mean

在这个函数中，首先我们会将预测值与真实值之间的差计算出来，然后计算平方后，通过点积来乘上权重向量，接着计算其平均值，最后输出加权均方误差的值。

1. 定义真实值、预测值和权重向量：

y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1, 4, 3, 2, 5])
weights = np.array([1, 1, 2, 2, 3])

在这里，我们只是随便取了一些向量作为输入参数的值，实际中需要根据实际情况进行设定。这里的权重向量采用了两倍、三倍等不同的权重。

1. 调用函数来计算加权均方误差：

wse = weighted_mse(y_true, y_pred, weights)
print(wse)

这里通过调用上述编写的函数weighted_mse来计算加权均方误差的值，并将其输出。在我们上述的示例中，输出结果为1.72。

上述是一个简单的实现加权均方误差的例子并且注释已经非常详细，我们可以使用不同的真实值、预测值和权重向量进行灵活的计算，并且根据算法的不同要求来对误差进行度量。