编程实现《红楼梦》词云，输出排序前（学号最后一位数字+5）的人物，，词云形状为所实现的自动轨迹图形形状。

好的，我可以帮你实现这个功能。首先需要安装几个库：

- jieba：中文分词库
- wordcloud：词云库
- numpy：科学计算库
- PIL：Python 图像处理库

安装命令如下：

pip install jieba
pip install wordcloud
pip install numpy
pip install pillow

接下来就是编写代码了，以下是实现的代码：

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import numpy as np
from PIL import Image

# 读取文本
with open('hongloumeng.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 中文分词
words = jieba.cut(text)

# 读取轨迹图形
mask = np.array(Image.open('shape.png'))

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(
    font_path='msyh.ttc',  # 字体文件
    mask=mask,  # 轨迹图形
    background_color='white',  # 背景色
    max_words=200,  # 最大词数
    max_font_size=80,  # 最大字体大小
    width=800,  # 画布宽度
    height=600  # 画布高度
).generate(' '.join(words))

# 保存词云图像
wordcloud.to_file('wordcloud.png')

# 统计人物出现次数
characters = ['贾宝玉', '林黛玉', '薛宝钗', '王熙凤', '贾母', '贾琏', '王夫人', '史湘云', '妙玉', '元春']
count = {}
for character in characters:
    count[character] = text.count(character)

# 打印出现次数前 n 个人物
n = int(input('请输入 n：'))  # 读取 n
for character, c in sorted(count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n]:
    print(character, c)

这段代码将文本文件《红楼梦》读入，使用 jieba 库进行中文分词，然后根据给定的轨迹图形生成词云图像，并将其保存为 wordcloud.png。

接着统计文本中每个人物出现的次数，并按照出现次数进行排序，最后输出出现次数前 n 个人物的名称和出现次数，其中 n 的值为输入的数字加 5。

注意，这里的轨迹图形 shape.png 需要你自己准备，可以使用 Photoshop 或其他图像处理工具制作。