同时对中文和英文进行统计

在对同时含有中英文的文本进行词频统计时，需要对中文和英文分别进行处理。以下是对同时含有中英文的文本进行词频统计并绘制词云图的 Python 代码：

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
text_cn = jieba.cut(text)  # 对中文进行分词
text_en = text.split()  # 对英文进行分词

# 统计词频
word_freq = {}
for word in text_cn:
    if word not in word_freq:
        word_freq[word] = 1
    else:
        word_freq[word] += 1
for word in text_en:
    if word not in word_freq:
        word_freq[word] = 1
    else:
        word_freq[word] += 1

# 生成词云图
wc = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600)
wc.generate_from_frequencies(word_freq)
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

上述代码中，我们首先使用 `jieba` 库对中文进行了分词，然后使用 `split()` 方法对英文进行了分词。接着分别统计每个词的出现频率，并将结果合并到一个字典中。最后使用 `wordcloud` 库生成词云图并绘制出来。需要注意的是，这种方式对于中英文混合的文本比较适用，如果需要处理其他语言的文本，还需要对分词方法进行相应调整。