解释每一句代码content = open Exp05_fenciExampletxtrbreadtags = jiebaanalyseextract_tagscontenttopk=200withWeight=Falsetext = jointagsprinttextmaskImg = imageioimread FishPicjpg wc = WordCloudfont_path=C W

content = open(" . /Exp05_fenciExample.txt","rb").read()：打开当前目录下的名为"Exp05_fenciExample.txt"的文件，以二进制形式读取文件内容，并将其赋值给变量content。
tags = jieba.analyse.extract_tags(content，topk=200，withWeight=False)：使用jieba库的extract_tags()函数从变量content中提取出前200个关键词，并将其赋值给变量tags。
text =". .join(tags)：将变量tags中的关键词以空格连接起来，并将其赋值给变量text。
print(text)：打印变量text的值。
maskImg = imageio.imread( ' ./FishPic.jpg ')：打开当前目录下的名为"FishPic.jpg"的文件，并将其读取为一张图片，并将其赋值给变量maskImg。
wc = WordCloud(font_path='C : /Windows/Fonts / S.TFANG.S0.ttf '，backgn.ound..c.olor= ' white ' , max_words=200,mask=maskImg,max...font..size=120,min_font_size=10,random..state=42,width=1200,height=900)：创建一个WordCloud对象，并设置其参数，包括字体路径、背景色、最大词数、掩膜图片、最大字体大小、最小字体大小、随机种子、宽度和高度，并将其赋值给变量wc。
wc.generate_from_text(text)：根据变量text中的内容生成词云图。
image_colors = ImagecolorGenerator(maskImg)：创建一个ImagecolorGenerator对象，并将掩膜图片赋值给它。
plt.imshow(wc)：使用matplotlib库的imshow()函数显示词云图。
plt.axis( 'off ')：隐藏坐标轴。
plt.show：显示图像。
wc.to_file( 'WordCloud .jpg')：将生成的词云图保存为名为"WordCloud.jpg"的文件