再次详细具体分析以上代码

好的，让我逐行解释这段 Python 代码：

major = df_2020['专业名称'].values.tolist()

这行代码从一个名为 "df_2020" 的数据框中选择 "专业名称" 列的所有值，并将它们转换为列表形式，然后将结果赋值给名为 "major" 的变量。

pic_name = '专业名称.png'

这行代码定义了一个名为 "pic_name" 的变量，它保存生成的词云图的文件名，文件格式为 PNG。

stylecloud.gen_stylecloud(
    text=' '.join(major),
    font_path=r'/home/mw/input/202201106373/STXINWEI.TTF',
    palette='cartocolors.qualitative.Bold_5',
    max_font_size=100,
    icon_name='fas fa-book-open',
    background_color='#212529',
    output_name=pic_name,
)

这行代码调用了 "stylecloud" 库中的 "gen_stylecloud()" 函数，它使用 "major" 变量的值生成一个词云图。该函数接受多个参数：

- "text" 参数指定要在词云图中显示的文本，这里使用了一个空格来将 "major" 列中的所有专业名称连接起来。
- "font_path" 参数指定要使用的字体文件的路径。这里使用了一个名为 "STXINWEI.TTF" 的字体文件，它应该位于 "/home/mw/input/202201106373/" 目录下。
- "palette" 参数指定要使用的颜色方案。这里使用了 "cartocolors.qualitative.Bold_5"，它由五种不同的颜色组成。
- "max_font_size" 参数指定词云图中最大字号的大小，这里设置为 100。
- "icon_name" 参数指定词云图中使用的图标的名称。这里使用了一个名为 "fas fa-book-open" 的图标，它表示打开的书籍。
- "background_color" 参数指定词云图的背景颜色。这里设置为一个深灰色。
- "output_name" 参数指定生成的词云图的文件名。

Image.open(pic_name)

这行代码使用 "PIL" 库中的 "Image" 类打开刚刚生成的词云图文件，并返回一个 "Image" 对象。这个对象可以用来进一步处理词云图，比如保存到本地或在 Jupyter Notebook 中显示。