使用python代码编写自选中文文本进行文本预处理和词云展示 要求： 1）使用jieba库对中文文本进行分词 2）使用停用词表去除停用词，包括符号、虚词、长度为1的词 3）对同义词、近义词合并 4）词云属性设置：自选图片作为词云的形状和颜色；分别制作包含100，500和1000个词的词云图，并设置合适的最大、最小字号 5）词云中不重复出现相同的词

好的，我将逐步回答你的问题。

首先，对中文文本进行分词可以使用 Python 中的 jieba 库。下面是一个示例代码，将文本文件 `input.txt` 中的内容读入，并使用 jieba 分词，将结果存入列表 `words` 中：

import jieba

# 读入文本
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.lcut(text)

接下来，使用停用词表去除停用词。停用词表可以是一个文本文件，每行一个词。下面是一个示例代码，假设停用词表为 `stopwords.txt`：

# 去除停用词
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    stopwords = set([line.strip() for line in f.readlines()])

words = [word for word in words if word not in stopwords and len(word) > 1]

然后，对同义词、近义词合并。这一步可以使用外部词库，例如 WordNet，或者自己手动编写一个词典。下面是一个简单的例子，将一些同义词合并为一个词：

# 合并同义词
synonyms = {'男人': '男性', '女人': '女性'}
words = [synonyms.get(word, word) for word in words]

接下来，可以使用 Python 中的 `wordcloud` 库生成词云。首先，需要安装该库：

pip install wordcloud

然后，可以使用以下代码生成词云：

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import numpy as np
from PIL import Image

# 读入图片和颜色
mask = np.array(Image.open('mask.png'))
color = np.array(Image.open('color.png'))

# 生成词云
wc = WordCloud(background_color='white', max_words=1000, mask=mask, color_func=lambda *args, **kwargs: tuple(color[0, 0]), max_font_size=60, min_font_size=10)
wc.generate(' '.join(words))

# 保存词云
wc.to_file('wordcloud.png')

其中，`mask.png` 是词云形状的图片，`color.png` 是词云的颜色图片。可以使用任意图片作为形状和颜色。

最后，如果要确保词云中不重复出现相同的词，可以使用 Python 中的 `Counter` 类统计每个词出现的次数，并选择出现次数最多的前 100、500、1000 个词。以下是一个示例代码：

from collections import Counter

# 统计词频
counter = Counter(words)
words_top100 = counter.most_common(100)
words_top500 = counter.most_common(500)
words_top1000 = counter.most_common(1000)

然后，将 `words_top100`、`words_top500`、`words_top1000` 作为参数传入词云生成器即可。