文件是存储数据的一个主要方式之一，本关要求掌握读取文件的方法，再结合第1关的代码，将文件中的数据存放到列表中。 根据提示，在右侧编辑器补充代码，逐行读取文件中的数据，并将数据存储于二维列表中，程序接收用户输入的一个正整数n，输出列表的前n个元素。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试： 测试输入： 3； 预期输出： [['station_id', 'name', 'lat', 'lon', 'capacity', 'num_bikes_available', 'num_docks_available'], ['7000', 'Fort York Blvd / Capreol Ct', '43.639832', '-79.395954', '35', '15', '19'], ['7001', 'Lower Jarvis St / The Esplanade', '43.647992', '-79.370907', '15', '12', '3']]

file_name = 'bikedata.txt'
data = []
with open(file_name, 'r') as f:
    for line in f:
        data.append(line.strip().split(','))

n = int(input())
print(data[:n+1])

注意：这里读取的文件应该是第一关中的 `bikedata.txt` 文件。

相关问题

如何使用Python进行文件数据的读取、排序，并利用Matplotlib进行数据可视化？请结合海龟绘图、列表、字典和Pandas进行操作。

在学习如何使用Python进行文件数据的读取、排序以及数据可视化的主题时，推荐参考《Python编程复习关键点：绘图、文件处理与算法实践》这份资料，它覆盖了从基础的海龟绘图到复杂的数据处理和排序算法，非常适合巩固和加深你的Python编程技能。

参考资源链接：[Python编程复习关键点：绘图、文件处理与算法实践](https://wenku.csdn.net/doc/294ow71vew?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要了解Python如何读取文件数据。利用内置的open()函数或者csv模块，我们可以轻松地读取TXT或CSV文件中的数据。例如，读取一个CSV文件并将数据存储到列表或者字典中：

import csv

with open('data.csv', 'r') as ***
    ***
    *** [row for row in csv_reader]

# 如果CSV文件有表头，可以使用csv.DictReader来读取数据到字典列表

接下来，使用Pandas库可以更加方便地处理和排序这些数据。假设data是一个列表的列表，我们可以这样使用Pandas进行数据排序：

import pandas as pd

# 将列表转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

# 对DataFrame进行排序，假设按第一列数字排序
df_sorted = df.sort_values(by=[0])

# 打印排序后的数据
print(df_sorted)

数据排序完成后，我们可以利用Matplotlib库来进行数据可视化。以下是如何绘制一个简单的图表，例如条形图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df_sorted是我们已经排序好的数据
# 绘制条形图
plt.bar(df_sorted[0], df_sorted[1]) # 第一列是x轴，第二列是y轴

plt.show()

如果你想使用海龟绘图来绘制简单的图形，可以这样做：

import turtle

# 设置海龟绘图窗口和画笔
screen = turtle.Screen()
t = turtle.Turtle()

# 假设我们绘制一个正方形
for _ in range(4):
    t.forward(100)
    t.right(90)

turtle.done()

以上代码片段展示了从文件读取数据到排序以及可视化的整个过程。通过这系列操作，你不仅能够掌握Python文件处理和数据排序的基础知识，还能了解如何使用Matplotlib和海龟绘图进行数据可视化。如果你希望进一步深入学习这些主题，并希望了解更多的实例和细节，请参考《Python编程复习关键点：绘图、文件处理与算法实践》。这份资料提供了全面的复习材料，帮助你从基础概念到高级应用，全方位提升Python编程能力。

参考资源链接：[Python编程复习关键点：绘图、文件处理与算法实践](https://wenku.csdn.net/doc/294ow71vew?spm=1055.2569.3001.10343)