用Python写三国演义人名词云。 设计一个程序，读出“三国演义.txt”文件中的三国演义全文，将常见人名进行去重后生成词云，并列出词频最高的10-20个词，并形成词云（可以有不同的形状）。 例：'玄德'，'刘备','玄德曰','刘皇叔','皇叔'都是同一个人。

好的，我可以帮你完成这个任务。

首先，我们需要读取三国演义的全文，然后对人名识别和去重。我们可以使用jieba分词库和Python的Counter类来实现。

接下来，我们需要将词频最高的人名用Python的wordcloud库生成词云图。这个库可以将每个词转换为一个图片，然后将这些图片拼成一个词云图。

以下是完整的代码实现：

import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

# 读取三国演义全文
with open('三国演义.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用jieba分词库对全文进行分词
words = jieba.cut(text)

# 人名列表，用于去重
names = []

# 对分词结果进行处理，提取人名
for word in words:
    if len(word) == 2 and word[0] != word[1]:  # 人名通常为两个字，且两个字不相同
        names.append(word)

# 对人名进行去重
names = list(set(names))

# 统计人名出现的次数
name_counts = Counter(names)

# 输出词频最高的10-20个人名
print(name_counts.most_common(20))

# 生成词云图
mask = np.array(Image.open('cloud.png'))  # 选择词云图形状
wordcloud = WordCloud(mask=mask, background_color='white', font_path='msyh.ttc', max_words=2000, max_font_size=200, random_state=42)

# 将词频作为词云图的参数
wordcloud.generate_from_frequencies(name_counts)

# 生成词云图并显示
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

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

在这个代码中，我们首先使用jieba分词库对三国演义全文进行分词，并提取所有两个字的人名。然后对人名进行去重，统计每个人名出现的次数，并输出词频最高的10-20个人名。

接下来，我们使用Python的wordcloud库生成词云图。我们选择了一个云朵的形状，将词频作为参数，生成了一个词云图，并将其显示在屏幕上。

最后，我们将词云图保存到文件中。

请注意，由于人名可能会有多种不同的写法，例如'玄德'，'刘备'和'玄德曰'都是同一个人，但是在代码中它们被认为是不同的名字。因此，生成的词云图可能会包含多种不同的写法。