python利用jieba进行英文文档的词频统计

Python中的jieba库主要用于中文分词，不支持英文文本的处理，但是我们可以使用Python的内置库来完成英文文档的词频统计。以下是一个简单的示例代码：

import re
from collections import Counter

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

# 使用正则表达式去除非字母字符
text = re.sub('[^a-zA-Z]', ' ', text)

# 将文本转换为小写字母
text = text.lower()

# 将文本拆分为单词列表
words = text.split()

# 统计单词出现次数
word_counts = Counter(words)

# 输出前10个出现次数最多的单词
for word, count in word_counts.most_common(10):
    print(word, count)

其中，`english.txt`是需要统计词频的英文文本文件。这段代码使用正则表达式去除了文本中的非字母字符，然后将所有字母转换为小写，最后使用Python的`collections`库中的`Counter`类对单词进行统计。最后输出了出现次数最多的前10个单词及其出现次数。