在Python中，使用NLTK（Natural Language Toolkit）库进行英文文本的分词和单词频率统计是一个常见的任务。以下是一个简单的步骤说明如何完成这个任务：

首先，确保你已经安装了NLTK库。如果没有安装，可以通过pip进行安装：

```

pip install nltk

```

然后，你可以按照以下步骤进行分词和统计单词频率：

1. 导入必要的NLTK模块。

2. 使用`nltk.word_tokenize()`对文本进行分词。

3. 使用`collections.Counter`来统计每个单词的频率。

下面是一个示例代码：

```python

import nltk

from nltk.tokenize import word_tokenize

from collections import Counter

# 确保下载了Punkt tokenizer，这是nltk中用于分词的模块

nltk.download('punkt')

# 输入一段英文文本

text = "This is a sample text for demonstrating word tokenization and frequency counting. " \

"The quick brown fox jumps over the lazy dog."

# 使用word_tokenize进行分词

tokens = word_tokenize(text)

# 统计每个单词的频率

word_freq = Counter(tokens)

# 打印结果

for word, freq in word_freq.items():

print(f"Word: {word}, Frequency: {freq}")

```

这个代码首先导入了必要的模块，然后使用`nltk.download('punkt')`确保Punkt tokenizer已经被下载和安装。接着，它定义了一段英文文本，并使用`word_tokenize`函数将文本分词。最后，使用`Counter`对象统计每个单词的频率，并打印结果。

注意：这个简单的示例没有考虑标点符号、特殊字符等，如果你需要更复杂的处理（如去除标点、转换为小写等），你可能需要进一步处理你的文本数据。