2、 文本分析及可视化 ① 统计出《三国演义》排名前十五的人物以及其出现的次数。使用词云展示出现的人物。 ② （选做）设置词云的形状。

在文本分析中，统计《三国演义》排名前十五的人物及其出现次数通常涉及到文本预处理（如分词），然后通过词频统计找出高频人物。你可以使用Python库，比如jieba进行中文分词，NLTK或spaCy进行更复杂的自然语言处理，collections模块的Counter函数来计算词频。

以下是简单的步骤：

1. **分词**：首先读取《三国演义》文本，使用jieba等工具将文本切分成词语列表。
2. **清洗数据**：去除无关字符，如标点符号，并统一转化为小写。
3. **词频统计**：遍历词语列表，使用Counter计算每个词汇出现的频率。
4. **排序和选择前十五**：从词频表中获取出现次数最多的前十五个人物及其频率。

至于词云的制作，可以使用诸如WordCloud库，它允许自定义词云的形状，如指定形状为圆形、心形或其他图案。设置词云形状的代码示例：

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt

wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', mask=your_custom_shape_mask, width=600, height=400)
wc.generate_from_frequencies(your_frequency_dict)

plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

这里 `your_custom_shape_mask` 需要替换为你想要的定制形状，`your_frequency_dict` 是之前词频统计的结果。