用Python设计一个程序，读出“三国演义.txt”文件中的三国演义全文，将常见人名进行去重后生成词云，并列出词频最高的10-20个词，并形成词云（可以有不同的形状）。

好的，您可以使用Python的第三方库jieba和wordcloud来实现这个程序。以下是示例代码：

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

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

# 分词
words = jieba.lcut(text)

# 去除停用词和单个字
stopwords = ['，', '。', '了', '的', '是', '在', '和', '他', '她', '它', '他们', '她们', '它们']
names = []
for word in words:
    if len(word) > 1 and word not in stopwords:
        names.append(word)

# 去重
names = list(set(names))

# 统计词频
freq = {}
for name in names:
    freq[name] = words.count(name)

# 排序
freq_sorted = sorted(freq.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)

# 打印词频最高的前20个词
for item in freq_sorted[:20]:
    print(item)

# 生成词云
wc = WordCloud(background_color='white', max_words=200, font_path='msyh.ttc', width=1200, height=800, mask=plt.imread('mask.png'))
wc.generate_from_frequencies(freq)
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

其中，'三国演义.txt'是要读取的文件名，'msyh.ttc'是字体文件名，'mask.png'是词云形状的图片文件名。您需要将这三个文件放在同一目录下。

运行程序后，它将会输出词频最高的前20个词，并显示生成的词云图。您可以根据需要修改代码中的参数，如词云的最大词数、字体、宽高等。