使用re对英文词频分析

使用Python的`re`模块可以对英文文本进行更加灵活的处理，包括去除标点符号、停用词等等。下面是一个使用`re`模块进行英文词频分析的示例代码：

import re
from collections import Counter

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

# 将文本转换为小写并去除标点符号
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text.lower())

# 分词并统计词频
words = text.split()
word_count = Counter(words)

# 输出前 10 个出现频率最高的词
print(word_count.most_common(10))

上述代码将文本文件中的所有单词转换为小写，并去除了标点符号。然后使用`split()`方法将文本分词，并使用`Counter`类来统计每个单词出现的次数。最后输出出现频率最高的前10个单词。

需要注意的是，这种方法无法处理一些特殊情况，比如缩写词、连字符等，因此在实际应用中需要根据具体情况进行适当的修改。