用python把文本文件中每一列数据分别写入一个数组中

可以使用`numpy`库中的`loadtxt()`函数来读取文本文件中的数据，并将每一列数据存入不同的数组中。下面是示例代码：

import numpy as np

data = np.loadtxt('file.txt')

# 将每一列数据存入不同的数组中
col1 = data[:, 0]
col2 = data[:, 1]
col3 = data[:, 2]

这样就可以将文本文件中每一列的数据分别写入三个数组中。需要注意的是，上述代码假设每一列数据都是用空格或制表符分隔的，如果使用其他分隔符，需要在`loadtxt()`函数中指定分隔符。同时，如果文本文件中包含不合法的数据，可能会导致读取失败，需要进行异常处理。

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用python把文本文件中每一列的数据分别写入一个数组中

可以使用Python的内置函数`open()`和`readlines()`来读取文本文件中的数据，并使用split()函数将每一行的数据按照空格或其他分隔符进行分割，最后将分割后的数据分别存入不同的数组中。下面是示例代码：

# 打开文本文件
with open('file.txt', 'r') as file:
    # 读取所有行数据
    lines = file.readlines()

# 定义空数组来存储每一列的数据
col1, col2, col3 = [], [], []

# 遍历每一行数据
for line in lines:
    # 分割数据
    data = line.split()

    # 将分割后的数据存入对应的数组中
    col1.append(data[0])
    col2.append(data[1])
    col3.append(data[2])

这样就可以将文本文件中每一列的数据分别写入三个数组中。需要注意的是，上述代码假设每一行数据都是用空格分隔的，如果使用其他分隔符，需要在split()函数中指定分隔符。

这一个python程序讲文本文件里每一列的数据写入数组

当你说“每一列”的时候，我假设你指的是文本文件中以列的形式排列的数据。以下是一个Python程序，可以读取文本文件，并将每一列的数据写入到一个数组中。

filename = 'data.txt'
data = []

with open(filename, 'r') as file:
    for line in file:
        # Split the line into columns
        columns = line.strip().split()
        # Iterate over the columns
        for i in range(len(columns)):
            # If the array for this column doesn't exist, create it
            if len(data) <= i:
                data.append([])
            # Add the value to the appropriate column
            data[i].append(columns[i])

在这个程序中，我们首先打开了一个名为`data.txt`的文件，并创建了一个空的数组`data`。然后，我们使用`for`循环遍历文件中的每一行。对于每一行，我们首先使用`strip()`方法删除行末的空格和换行符，然后使用`split()`方法将行分割为一个字符串列表，其中每个元素对应一个列。接下来，我们使用`for`循环遍历每个列，检查是否已经为该列创建了一个数组。如果数组不存在，我们创建一个新的空数组，并将其添加到`data`数组中。最后，我们将该列的值添加到相应的数组中。

当程序执行完后，`data`数组将包含文本文件中的所有列数据。你可以使用`data[0]`来获取第一列的数据，使用`data[1]`来获取第二列的数据，以此类推。