Python 代码详解：使用 Jieba 和 WordCloud 生成词云图

"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。