读取excel表中一列数据存为数组a，读取txt文件,txt中每一行为一个划分位置，根据位置数组对数组a进行划分，并输出划分结果

好的，我来为您解答。根据您的要求，我推荐使用Python语言实现。

1. 读取Excel表格中的一列数据存为数组a

可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并将指定列的数据存为数组a。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 取出指定列的数据存为数组a
a = df['column_name'].values.tolist()

其中，'data.xlsx'是Excel文件的路径，'column_name'是要读取的列的列名。

2. 读取txt文件并将每行数据存为一个元素的列表

同样可以使用Python来实现。具体代码如下：

with open('data.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    # 去除每个元素后面的换行符
    lines = [line.strip() for line in lines]

其中，'data.txt'是txt文件的路径。

3. 对数组a进行划分并输出结果

根据位置数组对数组a进行划分，可以使用Python中的切片操作。具体代码如下：

# 假设位置数组为positions
positions = [0, 3, 6, 9]

# 对数组a进行划分
result = [a[positions[i]:positions[i+1]] for i in range(len(positions)-1)]

# 输出划分结果
for r in result:
    print(r)

其中，假设位置数组为positions，表示将数组a分为4段，分别是a[0:3]、a[3:6]、a[6:9]、a[9:]。划分结果存储在result列表中，然后遍历该列表输出每一段划分结果即可。

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 取出指定列的数据存为数组a
a = df['column_name'].values.tolist()

# 读取txt文件并将每行数据存为一个元素的列表
with open('data.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    # 去除每个元素后面的换行符
    lines = [line.strip() for line in lines]

# 对数组a进行划分
positions = [0] + [int(line) for line in lines] + [len(a)]
result = [a[positions[i]:positions[i+1]] for i in range(len(positions)-1)]

# 输出划分结果
for r in result:
    print(r)

其中，假设txt文件中每一行为一个划分位置，我们将其存为lines列表。然后将划分位置的数组合并到positions数组中，使用切片操作对数组a进行划分，并输出划分结果。