写一个能统计出频度最高的二十个关键词，并绘出关键词云图的代码，不要简化

为了创建一个简单的Python代码，我们将使用`jieba`库进行中文分词，`collections`库统计频率，然后使用`wordcloud`库绘制关键词云图。假设我们有一个包含文本的列表或文件，首先需要安装这两个库：

pip install jieba wordcloud

以下是详细的代码示例：

import jieba
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

# 假设我们有一个文本字符串或者从文件中读取内容
text = "你的文本数据，例如博客文章、社交媒体帖子等"

# 使用jieba进行中文分词
words = jieba.lcut(text)

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 取前20个最频繁的词
top_20_words = word_counts.most_common(20)

# 获取关键词和频率
keywords = [word[0] for word in top_20_words]
frequencies = [word[1] for word in top_20_words]

# 创建一个WordCloud对象
wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', width=800, height=600, background_color='white')

# 根据词频生成词云
wc.generate_from_frequencies(dict(zip(keywords, frequencies)))

# 显示词云图
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title('Top 20 Keywords Cloud')
plt.show()

请注意，这个例子假设你已经有一份名为'simhei.ttf'的字体文件，因为`wordcloud`默认的简体中文支持可能不够全面。如果你直接运行此代码，需要将`font_path`替换为你实际可用的中文字体路径。