3.统计某本小说中人物出场次数，并形成词云图。(至少统计出出场次数最多的前5个人物；词云图与统计的人物次数基本一致)

好的，我可以帮您实现这个功能。首先，需要用Python爬虫爬取小说的文本内容，然后使用jieba分词库进行分词，再使用Python的collections库进行统计，最后使用wordcloud库生成词云图。

以下是代码示例：

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

# 爬取小说内容
url = 'https://www.xxxxxx.com/xxx.html'
res = requests.get(url)
text = res.text

# 进行分词
words = jieba.lcut(text)

# 统计人物出现次数
count = Counter()
for i in range(len(words)-1):
    if words[i] == '某个人物名称':
        count[words[i+1]] += 1

# 获取出现次数最多的前5个人物
top5 = count.most_common(5)

# 生成词云图
wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', max_words=100, width=800, height=600, background_color='white')
wc.generate_from_frequencies(dict(top5))
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

其中，需要替换的部分是小说内容的url和人物名称。simhei.ttf是中文字体库，需要下载并放在代码所在目录。

希望这个代码示例对您有所帮助！