运用python的numpy库进行计算：txt文件中有6列数据，跳过前6行后，将第5列数据挑选数值在-3.5到60之间的行保存，将保存后的数据按照地列大小顺序排序，将第5列数据按差值为0.1进行切片，将切片后的每一个值保存为x的横坐标，将切片内对应的第六列数据进行相加，用相加后的和除以0.5并保存为y的纵坐标，，以x为横坐标，以y为纵坐标画出图像

好的，我会尽力回答你的问题。针对你的问题，我提供一份代码供你参考：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取txt文件并跳过前6行
data = np.loadtxt('data.txt', skiprows=6)

# 挑选第5列数据在-3.5到60之间的行
mask = np.logical_and(data[:,4] >= -3.5, data[:,4] <= 60)
data = data[mask]

# 按照第一列数据排序
data = data[np.argsort(data[:,0])]

# 切片并计算x和y的坐标
x = np.arange(-3.5, 60, 0.1)
y = np.zeros_like(x)
index = 0
for i in range(len(x)):
    while index < len(data) and data[index,4] < x[i]:
        index += 1
    while index < len(data) and data[index,4] < x[i]+0.1:
        y[i] += data[index,5]
        index += 1
    y[i] /= 0.5

# 画图
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

注意事项：
- 代码中的`data.txt`是指数据存储的txt文件，你需要修改为你自己的文件名。
- 代码中的第5列指的是Python中的第4列，因为Python中的下标从0开始。
- 代码中的`np.logical_and`是用来将两个条件进行逻辑与操作的。
- 代码中的`np.argsort`是用来返回数组中元素按照从小到大排序的下标。
- 代码中的`np.zeros_like`是用来创建一个和输入数组形状相同的数组，但所有元素都是0。
- 代码中的`plt.plot`是用来画图的，其中的x和y分别是横坐标和纵坐标。