python编程实现《红楼梦》词云，输出排序前（学号最后一位数字+5）的人物，，词云形状为所实现的自动轨迹图形形状。

好的，这是一个很有趣的问题！首先，我们需要安装一些必要的Python库，比如jieba，wordcloud和matplotlib。你可以在终端中使用以下命令来安装它们：

pip install jieba wordcloud matplotlib

接下来，我们需要从《红楼梦》中提取人物的数据。可以使用Python中的正则表达式来实现这个功能。下面是一段代码，可以读取《红楼梦》的文本文件，然后提取出所有人名，并统计它们出现的次数：

import re
from collections import Counter

def extract_names(filename):
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()

    pattern = re.compile(r'[^\u4e00-\u9fa5]')
    text = re.sub(pattern, '', text)

    jieba.load_userdict('names.txt')

    words = jieba.cut(text)
    names = [word for word in words if len(word) > 1]

    c = Counter(names)
    return c.most_common()

result = extract_names('hongloumeng.txt')

在这段代码中，我们使用了jieba库来进行中文分词，并加载了一个自定义的词典（names.txt），其中包含了《红楼梦》中所有的人名。然后我们使用Counter类来统计每个人名出现的次数，并返回一个按照出现次数排序的列表。

接下来，我们需要生成词云。在这里，我们可以使用wordcloud库来实现。下面是一段代码，可以根据上面提取出的人名生成词云图：

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image

def generate_wordcloud(words, shapefile):
    img = Image.open(shapefile)
    mask = np.array(img)

    wc = WordCloud(font_path='msyh.ttc',
                   background_color='white',
                   max_words=2000,
                   mask=mask,
                   contour_width=3,
                   contour_color='steelblue')

    wc.generate_from_frequencies(words)

    image_colors = ImageColorGenerator(mask)
    wc.recolor(color_func=image_colors)

    plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()

generate_wordcloud(dict(result[:int(-1 * int('学号最后一位数字') + 5)]), 'shape.png')

在这段代码中，我们使用了一张自定义的形状图形（shape.png）来作为词云的形状。然后我们使用WordCloud类来生成词云图，并使用ImageColorGenerator类来根据形状图形进行着色。最后，我们使用matplotlib库来显示词云图。

完成以上步骤后，你就可以生成一个华丽的《红楼梦》人物词云图了！