根据给定的《三国演义》或者其他的文本，将词频为前15的词语打印输出，并通过词云的方式展示出来。

好的，根据您的要求，我可以为您提供以下代码，以实现您的需求：

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

# 读取文本内容
with open('三国演义.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 对文本进行分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频并输出前15的词语
word_counts = Counter(words)
top_words = word_counts.most_common(15)
for word, count in top_words:
    print(word, count)

# 生成词云图片
wordcloud = WordCloud(background_color='white', font_path='simhei.ttf')
wordcloud.generate_from_frequencies(word_counts)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

在上述代码中，我们先读取了《三国演义》的文本内容，然后使用jieba库对其进行分词，并通过collections.Counter类统计了词频信息。接着，我们按照词频从高到低排序，输出了前15个词语。最后，使用wordcloud库生成了词云图片，并在Matplotlib中展示出来。

需要注意的是，您需要将代码中的文本文件路径修改为您所使用的文本文件路径。同时，您可能需要安装jieba、wordcloud和Matplotlib这些库，才能运行上述代码。