请写出以下代码的设计思路及设计步骤import jieba import wordcloud import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image mask = np.array(Image.open(r"C:\Users\28243\Desktop\zuoye\image.png")) img_array = np.array(mask) file = open(r"C:\Users\28243\Desktop\zuoye\i love china.txt", "r", encoding="utf-8") t = file.read() file.close() ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) # 设置词云图 w = wordcloud.WordCloud( font_path="C:/Windows/Fonts/SIMSUN.TTC", # 词云字体 width=2400, # 图片宽度 height=2000, # 图片高度 contour_width=2, mask = img_array, contour_color='steelblue', background_color="white") # 图片背景颜色 # 将文字导入词云 w.generate(txt) # 保存词云图 w.to_file("wordcloud_19.png")

设计思路：
1. 导入所需的库：jieba、wordcloud、matplotlib.pyplot、numpy、PIL。
2. 定义一个变量`mask`，用于存储读取的图片，并将其转换为numpy数组。
3. 打开文本文件，读取内容并存储到变量`t`中，然后关闭文件。
4. 使用jieba库对文本进行分词，将分词结果存储到列表`ls`中。
5. 将分词结果列表`ls`转换为字符串`txt`，用空格分隔每个词语。
6. 创建一个WordCloud对象`w`，设置词云字体、图片尺寸、边框宽度、遮罩图片、边框颜色和背景颜色等参数。
7. 将分词结果导入到词云对象`w`中。
8. 生成词云图。
9. 将生成的词云图保存为文件。

设计步骤：
1. 导入所需的库：jieba、wordcloud、matplotlib.pyplot、numpy、PIL。
2. 定义变量`mask`，使用`np.array()`将打开的图片转换为numpy数组，并存储到变量中。
3. 使用`open()`函数打开文本文件，指定文件路径和编码方式，将返回的文件对象存储到变量`file`中。
4. 使用文件对象的`read()`方法读取文件内容，并将内容存储到变量`t`中。
5. 使用文件对象的`close()`方法关闭文件。
6. 使用jieba库的`lcut()`方法对变量`t`进行分词，将分词结果存储到列表`ls`中。
7. 使用字符串的`join()`方法将列表`ls`中的词语用空格连接成字符串`txt`。
8. 创建一个WordCloud对象`w`，设置词云字体、图片尺寸、边框宽度、遮罩图片、边框颜色和背景颜色等参数。
9. 使用词云对象的`generate()`方法将字符串`txt`导入到词云对象中进行处理。
10. 使用词云对象的`to_file()`方法将生成的词云图保存为文件，指定保存路径和文件名。