使用python语言编写代码实现：从文件中读取数据，计算二维数据中每列数据的总和并排序

假设数据存储在一个csv格式的文件中，每行包含两个数值，用逗号隔开。可以使用pandas库读取文件，计算每列数据的总和，再使用numpy库进行排序。以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取文件并创建DataFrame对象
df = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['col1', 'col2'])

# 计算每列数据的总和
sums = df.sum()

# 对总和进行排序
sorted_sums = np.sort(sums)

# 输出结果
print(sorted_sums)

其中，`read_csv`函数用于读取csv文件，`header=None`表示文件中没有列名，`names=['col1', 'col2']`指定列名为'col1'和'col2'。`sum`函数用于计算每列数据的总和，最后使用`np.sort`函数对总和进行排序。

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使用python语言编写代码实现，不使用numpy 与 pandas，二维数据为列表套列表的格式：从文件中读取数据，计算二维数据中每列数据的总和并排序

可以使用Python内置的文件操作函数来读取文件，然后使用循环和条件语句计算每列数据的总和，最后使用sorted函数对结果进行排序。

以下是示例代码：

# 打开文件并读取数据
with open('data.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# 将数据转换为二维列表
data = [line.strip().split(',') for line in lines]

# 计算每列数据的总和并存储在字典中
sums = {}
for row in data:
    for i, val in enumerate(row):
        if i not in sums:
            sums[i] = 0
        sums[i] += float(val)

# 对结果进行排序并输出
sorted_sums = sorted(sums.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for col, total in sorted_sums:
    print(f'Column {col+1}: {total}')

其中，假设数据文件名为`data.txt`，每行数据以逗号分隔。首先使用`with`语句打开文件并读取所有行数据，然后将每行数据转换为一个列表，最终得到一个二维列表`data`。

接下来使用两层循环遍历每列数据，并将每列数据的总和存储在一个字典`sums`中。循环中使用`enumerate`函数可以同时获得数据值和对应的列索引。

最后使用`sorted`函数对字典按照总和进行排序，得到一个包含元组的列表`sorted_sums`，其中每个元组包含列索引和对应的总和。循环输出排序后的结果即可。