将给定的一个英文word文档en.txt进行分词，并统计每个单词的词频

对英文文本进行分词并统计词频通常涉及以下几个步骤：

读取文件：首先你需要打开并读取en.txt文件的内容。
分词：对于英文，不需要像中文那样逐字拆词，因为英文单词是由空格、标点等分开的。你可以直接按空格切分得到单词列表。
去停用词：英语中有许多常用词汇如“the”, “is”等，在统计词频时不包含它们能提高数据的有效性。你可以查阅一些英文停用词列表，比如NLTK库中的停用词。
计数：遍历单词列表，将每个单词作为键，每出现一次就增加对应的值，存储在字典中。
排序和输出：最后，按照词频降序对字典进行排序，并输出结果。

下面是一个基本的Python示例：

import re
from collections import Counter
def count_words(file_name):
    with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as file:
        text = file.read()
        # 使用正则表达式去除换行符和非字母字符
        words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())
        # 去除停用词，这里仅举例子，实际应用中需要一个完整的停用词列表
        stop_words = ['the', 'is', 'and']  # 更多停用词...
        words = [word for word in words if word not in stop_words]
        word_counts = Counter(words)
        return word_counts.most_common()
word_counts = count_words('en.txt')
for word, freq in word_counts:
    print(f"'{word}': {freq}")