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，让我来为您解答这个问题。

首先，需要安装 `wordcloud` 和 `jieba` 库。您可以在终端中使用以下命令进行安装：

pip install wordcloud jieba

接下来，您可以使用以下代码创建《红楼梦》词云效果：

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

# 读取《红楼梦》文本文件
with open('hongloumeng.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用 jieba 库进行分词
words = jieba.cut(text)

# 先生成人物统计
characters = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:
        if word in characters:
            characters[word] += 1
        else:
            characters[word] = 1

# 对人物统计进行排序
characters = sorted(characters.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 取学号最后一位数+5个人物
selected_characters = [character[0] for character in characters[1:int(student_id[-1])+6]]

# 读取轨迹图形文件
mask = np.array(Image.open('shape.png'))

# 生成词云
wc = WordCloud(background_color='white', mask=mask, font_path='simhei.ttf')
wc.generate_from_frequencies(dict(filter(lambda x: x[0] in selected_characters, characters)))
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用 `jieba` 库对《红楼梦》文本进行了分词，并统计了各个词语出现的次数。然后，我们对人物词频进行了排序，并根据学号最后一位数+5个人物生成了人物列表。

接着，我们使用 `PIL` 库读取了轨迹图形文件，并使用 `numpy` 将其转换为数组。最后，我们使用 `wordcloud` 库生成了词云，并使用 `mask` 参数指定了轨迹图形的形状，使用 `font_path` 参数指定了字体文件的路径。

将《红楼梦》的文本文件命名为 `hongloumeng.txt`，将自动轨迹图形的文件命名为 `shape.png`，并将 `simhei.ttf` 字体文件放在代码所在的目录下，即可运行以上代码生成您需求的《红楼梦》词云效果。