请写出以下代码的设计思路及步骤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")

设计思路及步骤如下：

1. 导入需要的模块：导入jieba用于中文分词，wordcloud用于生成词云图，matplotlib.pyplot用于显示图像，numpy用于处理图像数组，PIL.Image用于打开和处理图像。

2. 加载背景图片：使用PIL.Image的open方法打开背景图片，并使用numpy.array将图片转换为数组存储在变量mask中。

3. 读取文本数据：使用open函数打开文本文件，读取内容并存储在变量t中，最后关闭文件。

4. 中文分词：使用jieba的lcut方法对文本进行中文分词，得到词语列表ls。

5. 拼接词语：使用空格将词语列表ls中的词语拼接成一个字符串txt，作为词云图的输入。

6. 设置词云图参数：创建一个wordcloud.WordCloud对象w，并设置相关参数，如字体路径、图片宽度和高度、轮廓宽度、背景颜色等。其中，字体路径可以根据自己系统中的中文字体路径进行调整。

7. 生成词云图：调用WordCloud对象w的generate方法，将拼接好的字符串txt作为参数传入，生成词云图。

8. 保存词云图：调用WordCloud对象w的to_file方法，将生成的词云图保存为文件。保存路径可以根据自己的需要进行调整。

以上是代码的设计思路和步骤，您可以在PyCharm中按照这个思路编写代码，并替换相关路径和文件名，执行代码即可生成带有背景形状的词云图。

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请写出以下代码的设计思路及设计步骤设计思路：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，包括jieba、wordcloud、matplotlib.pyplot、numpy和PIL.Image。
2. 定义一个变量mask，通过PIL库中的Image.open()函数打开一张图片作为词云的形状遮罩。
3. 将mask转换为一个NumPy数组，存储在img_array变量中。
4. 使用open函数打开一个文本文件，读取其中的内容，并将文件对象赋值给file变量。
5. 使用read()方法读取文件内容，并将结果赋值给变量t。
6. 关闭文件。
7. 使用jieba库的lcut()方法对文本进行分词，将结果存储在ls变量中。
8. 使用空格将ls中的词语连接成一个字符串，将结果赋值给txt变量。
9. 创建一个WordCloud对象w，设置词云的相关参数，包括字体路径、图片宽度、图片高度、轮廓宽度、遮罩形状、轮廓颜色和背景颜色。
10. 将txt导入词云对象w中，生成词云图。
11. 使用to_file()方法将词云图保存为一张图片。

设计步骤：
1. 导入所需的库：import jieba、import wordcloud、import matplotlib.pyplot as plt、import numpy as np和from PIL import Image。
2. 定义一个变量mask，并使用np.array()函数将通过Image.open()函数打开的图片转换为NumPy数组存储在mask中。
3. 将mask赋值给img_array变量，以备后续使用。
4. 使用open函数打开指定路径下的文本文件，并将文件对象赋值给file变量。
5. 使用read()方法读取文件内容，并将结果赋值给变量t。
6. 关闭文件，使用file.close()。
7. 使用jieba库的lcut()方法对变量t进行分词，将结果存储在ls变量中。
8. 使用空格将ls中的词语连接成一个字符串，将结果赋值给txt变量。
9. 创建一个WordCloud对象w，并设置相关参数，包括字体路径、图片宽度、图片高度、轮廓宽度、遮罩形状、轮廓颜色和背景颜色。
10. 将txt导入词云对象w中，生成词云图，使用w.generate(txt)。
11. 使用to_file()方法将词云图保存为一张图片，保存路径为"wordcloud_19.png"。

修改代码import jieba import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt text = open('comment.txt', encoding='utf-8').read() from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont from wordcloud import WordCloud text = ' '.join(jieba.cut(text)) # 生成对象 mask = np.array(Image.open("computer.jpg")) wc = WordCloud(ImageFont.truetype("arial.ttf")).generate(text) # 显示词云 # plt.imshow(wc, interpolation = 'bilinear') # plt.axis("off") # plt.show() # 保存文件 wc.to_file('rs_computer.png')

这段代码的问题在于 `WordCloud` 类的实例化时，使用了错误的参数格式。`WordCloud` 类的构造函数需要传入一个字典类型的参数，用于指定词云生成时的各种参数。而在这段代码中，只传入了一个 `ImageFont.truetype("arial.ttf")` 参数，这是错误的。

下面是修改后的代码，已经添加了 `WordCloud` 类的参数字典：

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

text = open('comment.txt', encoding='utf-8').read() 
text = ' '.join(jieba.cut(text))

# 生成对象
mask = np.array(Image.open("computer.jpg"))
wc = WordCloud(
    font_path=ImageFont.truetype("arial.ttf"),
    mask=mask,
    background_color="white",
    max_words=2000,
    max_font_size=100,
    width=1600,
    height=800,
    random_state=42
).generate(text)

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

# 保存文件
wc.to_file('rs_computer.png')

在这个例子中，我们使用了 `WordCloud` 类的参数字典，指定了生成词云时的各种参数，例如字体文件路径、遮罩图像、背景颜色、最大单词数、最大字体大小、词云图像宽度和高度等。这样就可以正确地生成和保存词云图像了。