词频统计并绘制词云图。

好的，我可以使用Python中的nltk库和wordcloud库来实现词频统计和绘制词云图。以下是一个简单的代码示例：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文本文件
with open('example.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 分词
tokens = nltk.word_tokenize(text)

# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [word.lower() for word in tokens if word.lower() not in stop_words]

# 统计词频
freq_dist = nltk.FreqDist(filtered_tokens)
freq_dict = dict(freq_dist)

# 绘制词云图
wordcloud = WordCloud(width=800, height=800, background_color='white').generate_from_frequencies(freq_dict)
plt.figure(figsize=(8, 8), facecolor=None)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.tight_layout(pad=0)
plt.show()

在这个例子中，我们首先读取一个文本文件并进行分词和去除停用词操作。然后，使用nltk库中的FreqDist类对单词进行计数，并将结果存储在一个字典中。最后，使用wordcloud库中的WordCloud类绘制词云图并显示出来。

请注意，这只是一个简单的示例，实际使用中可能需要进行更多的数据清洗和处理操作。