使用Python的NLTK（Natural Language Toolkit）库进行词频统计，你可以遵循以下步骤：

1. 安装NLTK库：
   如果你还没有安装NLTK，可以通过pip安装：

   pip install nltk
   

2. 导入必要的模块：
   在Python脚本或交互式环境中，导入NLTK库中的FreqDist类，以及其他可能需要的模块：

   import nltk
   from nltk.tokenize import word_tokenize
   from nltk.corpus import stopwords
   from collections import Counter
   

3. 下载NLTK资源：
   如果你第一次使用NLTK，可能需要下载一些资源，比如停用词列表：

   nltk.download('punkt')
   nltk.download('stopwords')
   

4. 文本分词：
   使用NLTK的word_tokenize函数对文本进行分词：

   text = "This is an example sentence. This is another one!"
   tokens = word_tokenize(text)
   

5. 清洗文本：
   移除标点符号和停用词，只保留有意义的词汇：

   stop_words = set(stopwords.words('english'))
   words = [word.lower() for word in tokens if word.isalpha() and word.lower() not in stop_words]
   

6. 计算词频：
   使用Counter或NLTK的FreqDist来统计词频：

   # 使用collections.Counter
   word_counts = Counter(words)# 或者使用NLTK的FreqDist
   freq_dist = nltk.FreqDist(words)
   

7. 查看结果：
   打印出最常见的词汇及其频率：

   for word, count in word_counts.most_common(10):  # 或 freq_dist.most_common(10)print(f"{word}: {count}")
   

这是一个基本的流程，你可以根据需要调整分词、清洗和统计的步骤。例如，你可能需要根据你的语言环境调整停用词列表，或者添加额外的文本预处理步骤，如词干提取（stemming）或词形还原（lemmatization）。