使用自然语言处理技术，对一个文本进行词频统计并画出词云图。
一个包含文本内容的字符串。
以下是Python代码实现该需求：
```
import jieba
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

text = "这里是一段文本内容。这段文本将会被用来进行词频统计并绘制词云图。"

# 使用jieba库进行中文分词
words = jieba.cut(text)
# 使用Counter进行词频统计
freqs = Counter(words)

# 生成词云图
wc = WordCloud(background_color="white",
               width=800,
               height=400,
               max_words=100,
               font_path='simhei.ttf')  # font_path为指定的字体
wc.generate_from_frequencies(freqs)

# 绘制词云图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()
```
简单说明一下代码：
1. 使用jieba分词库对文本进行分词。
2. 使用collections的Counter类进行词频统计，得到一个字典类型的对象freqs。
3. 使用WordCloud类生成词云图，需要指定一些参数，如背景色、词云图大小、字体等。
4. 绘制词云图。

值得注意的是，生成词云图需要安装wordcloud库和Pillow库，同时在使用jieba分词库时需要调用jieba.cut()方法对文本进行分词。