英文文本由于不涉及分词问题，词频统计相对而言简单一些。以下是一个对英文文本进行词频统计的例子。其中的关键问题有：（1）英文中同时存在大小写，会干扰词频统计的结果，所
英文文本由于不涉及分词问题，词频统计相对而言简单一些。以下是一个对英文文本进行词频统计的例子。其中的关键问题有：（1）英文中同时存在大小写，会干扰词频统计的结果，所以应将所有的英文字母转化为大写或小写；（2）英文单词可能被空格、标点或其他特殊符号分隔，因此应将这些特殊符号统一替换为空格；（3）根据空格对文本进行分隔；（4）用词典统计单词的出现次数；（5）由于词典不具有排序功能，可以将词典转化列表，再对统计结果进行排序。
import string #文本词频统计 f=open("story.txt","r") txt=f.read() #将所有字母转化为小写，排除大小写差异对词频统计的干扰 txt.lower() #为统一单词的切分方式，将各种特殊字符和标点符号都替换为空格 for ch in string.punctuation: txt=txt.replace(ch," ") #根据空格对文本进行切分 words=txt.split() #创建一个空词典，用于存放统计结果 result={} for word in words: result[word]=result.get(word,0)+1 #为便于排序，将词典转化为列表 items=list(result.items()) #根据单词的频数从高到低排序 items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) #输出全部 print(items) #输出排序结果中位于前10位的单词 for i in range(10): print(items[i])
参考资料：嵩天.《全国计算机等级考试二级教程——Python语言程序设计》[M].北京:高等教育出版社,105-107.