从网上获取中文时事文本素材 (保存为tt文本），利用第三 方库 jieba 进行分词，统计词频，将高频词用第三方库 wordcloud 可视化为词云并显示，词云图片效果自定义。

好的，您的问题是如何从网上获取中文时事文本素材并进行相关操作，是吗？那我来给您讲一下具体的步骤。

首先，您可以在百度新闻、新浪新闻等网站上获取中文时事文本素材并保存为 txt 文本格式。接下来，您需要安装 jieba 和 wordcloud 两个第三方库。

安装 jieba 库的方法如下：

pip install jieba

安装 wordcloud 库的方法如下：

pip install wordcloud

安装完成后，您可以通过以下代码进行分词、统计词频、生成词云：

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

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

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 生成词云
wc = WordCloud(font_path='msyh.ttc', width=800, height=600, background_color='white')
wc.generate_from_frequencies(word_counts)

# 显示词云
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

其中，`news.txt` 是您保存的中文时事文本素材的文件名，`msyh.ttc` 是字体文件，您可以根据需要更改。

这样，您就可以通过 jieba 和 wordcloud 库将高频词可视化为词云并显示了。希望对您有所帮助！