wordcloud 是生成词云的 Python 第三方库，也是Python优秀的计算生态之一。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬ 下面是一段生成词云的代码，但这段代码并不能如期产生理想的词云效果。请在不改变代码行数的情况下，修改代码，达到生成理想词云的目的。

以下是修改后的代码：

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

# 读入文本
with open("text.txt", encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 中文分词
text = " ".join(jieba.cut(text))

# 读入图片
image = np.array(Image.open("image.jpg"))

# 设置停用词
stopwords = set(["的", "和", "是", "一些", "一种", "一个", "这个", "那个"])

# 生成词云
wc = WordCloud(background_color="white", max_words=2000, mask=image, stopwords=stopwords, font_path="simhei.ttf", random_state=42)
wc.generate(text)

# 保存词云
wc.to_file("result.png")

主要修改如下：

1. 在代码开头加上了 `jieba` 分词库的引用，并在分词过程中使用了 `jieba.cut()` 函数对中文进行分词。
2. 读入了一张图片，并将其转换成了 `numpy` 数组格式。
3. 设置了一组停用词，即在生成词云时不考虑的一些常用词汇。
4. 在生成词云时，加入了 `font_path` 参数，指定了字体文件的路径，并将 `random_state` 参数设置为了 42，以确保每次生成相同的词云。