利用wordcloud库，对《War and Peace》进行英文词语分析，统计小说中 出现最多的20个单词 （单词长度-4）， 然后以词云图片的方式输出。

好的，以下是实现的代码：

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

# 读取文本文件
with open('war_and_peace.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用jieba分词
words = jieba.lcut(text)

# 统计单词出现次数
word_counts = {}
for word in words:
    if len(word) > 4:  # 过滤掉长度小于等于4的单词
        word_counts[word] = word_counts.get(word, 0) + 1

# 按出现次数降序排序，获取前20个单词
top_words = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]

# 生成词云图
mask = np.array(Image.open('mask.png'))  # 读取蒙版图片
wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white', mask=mask)
wordcloud.generate_from_frequencies(dict(top_words))  # 根据单词频率生成词云图

# 显示词云图
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

其中，需要准备的文件包括：

- `war_and_peace.txt`：《战争与和平》英文版的文本文件。
- `msyh.ttc`：微软雅黑字体文件（或者使用其他中文字体文件）。
- `mask.png`：蒙版图片，用于指定词云图的形状。

执行以上代码后，程序会自动生成词云图并显示出来。如果需要保存词云图，可以使用`wordcloud.to_file(filename)`方法，例如：

wordcloud.to_file('wordcloud.png')

这样就会将词云图保存为`wordcloud.png`文件。