导入文件夹中所有.dat文件，并设置每个文件第五列为x，第六列为y。对x按照（-20，20）线性插值为4001个点，y随之进行插值。

导入文件夹中所有`.dat`文件，并设置每个文件中的第五列为`x`，第六列为`y`，首先需要确定`.dat`文件的格式，假设文件中的数据是以某种分隔符（如逗号、空格等）分隔的文本格式。可以使用编程语言，比如Python，来处理这些文件。以下是一个基本的步骤概要：

1. 使用文件操作函数遍历文件夹，找到所有的`.dat`文件。
2. 对于每个文件，使用读取函数打开并读取内容，这里需要根据文件的具体格式来选择合适的解析方法。
3. 读取内容后，提取第五列和第六列的数据，分别赋值给`x`和`y`。
4. 对`x`进行线性插值，生成4001个点，范围从-20到20。
5. 根据`x`的插值结果，使用适当的插值方法来计算对应的`y`值。

以下是一个简化的Python代码示例，展示了如何实现上述步骤：

import numpy as np
import os
import pandas as pd

# 假设文件夹路径为folder_path
folder_path = 'path_to_your_folder'

# 遍历文件夹中的所有.dat文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.dat'):
        # 构建完整的文件路径
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        
        # 读取文件并获取第五列和第六列
        df = pd.read_csv(file_path, sep=' ', header=None)  # 根据实际分隔符修改
        x = df.iloc[:, 4].values
        y = df.iloc[:, 5].values
        
        # 线性插值
        new_x = np.linspace(-20, 20, 4001)
        new_y = np.interp(new_x, x, y)
        
        # 此时 new_x 和 new_y 包含了插值结果
        # 可以根据需要进一步处理或保存这些数据

请注意，上述代码示例仅为演示，实际应用时需要根据`.dat`文件的具体格式和分隔符进行相应的调整。在使用`pandas`的`read_csv`函数时，`sep`参数需要根据实际的文件分隔符来设置，否则可能导致读取数据不正确。