请用python代码编写对文件hlm.txt文本文件进行分词，打印出出现频率最高的前10个词现词频，并对文件hlm.txt生成词云，图片文件名为hlm.png

好的，我可以为您完成这个任务。需要先安装一些必要的库，包括jieba、wordcloud和numpy。请确保您已经安装了这些库，如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba wordcloud numpy

然后，我们可以使用以下代码读取文件并进行分词：

import jieba
from collections import Counter

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

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频并取出前10个
counter = Counter(words)
top_words = counter.most_common(10)

# 打印出现频率最高的前10个词及词频
for word, count in top_words:
    print(word, count)

接下来，我们可以使用以下代码生成词云并保存为图片文件：

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

# 读取图片
mask = np.array(Image.open('mask.png'))

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(background_color='white', mask=mask, font_path='msyh.ttc')
wordcloud.generate(text)

# 保存图片
wordcloud.to_file('hlm.png')

请注意，这里的 `mask.png` 和 `msyh.ttc` 文件需要您自己准备。`mask.png` 是用于生成词云的形状图片，可以使用任何您喜欢的形状；`msyh.ttc` 是用于生成中文词云的字体文件，可以使用您电脑上任何支持中文的字体。