tmpcubedata = [] !先设一个空列表，待会儿用来存储数据
    tmpcubedata = tmpcubedata + tmpline.split() !tmpline是用来存储某一行的数据的。由于先前已经经过了多次tmpline.split()之后，实际上现在的tmpline存储的就是我已经想要的那些数据的第一行了。所以，先读一下并存入tmpcubedata中。
    i = 1 !这是个计数器。每读一行数据就加1
    tmplines=cubefile.readlines() !把剩下的行全读进来
    for i in range(1,linecount): !linecount就是应该读入的cube文件中数据部分的总行数，一般来说，Gaussian生成的cube文件中，如果生成过程全默认，那么cube文件的数据部分应该是8-9万行的样子。大部分行，每行有6个数字（大概95%的行是这样的），但也不排除只有1-5个数字的情况（大概5%的行是这样的）。
        tmpline = tmplines[i-1] !从tmplines中获得某一行
        if tmpline == 'EOF' : break
        if tmpline == [] : break
        if tmpline == None : break
        if i == linecount: break !如果计数器i达到了总行数，就不读了
        if i%10000 == 0: print "Converting", cubefilename, "......  ", int(100.0*float(i)/float(linecount)), "%" !每读一万行数据，就显示一个进度百分比
        if i == linecount-1 : print "Converting", cubefilename, "...... ", "100 %" !读到最后一行数据的时候，就显示一个百分之百
        i = i+1
        tmpcubedata = tmpcubedata + tmpline.split() !将读进来的数据存入tmpcubedata中

5楼: Originally posted by magicmonk at 2014-10-05 09:50:45
个人呢建议用fortran或MATLAB

Title Card Required mo=1
MO coefficients
   -1   -2.916225   -2.916225   -2.916225
   80    0.073828    0.000000    0.000000
   80    0.000000    0.073828    0.000000
   80    0.000000    0.000000    0.073828
    2    2.000000    0.000000    0.000000    0.000000
    1    1
  7.36784E-05  8.36290E-05  9.46155E-05  1.06698E-04  1.19934E-04  1.34374E-04
  1.50064E-04  1.67044E-04  1.85341E-04  2.04976E-04  2.25955E-04  2.48274E-04
  2.71913E-04  2.96838E-04  3.22995E-04  3.50318E-04  3.78721E-04  4.08098E-04
  4.38328E-04  4.69271E-04  5.00768E-04  5.32647E-04  5.64718E-04  5.96779E-04
  6.28614E-04  6.60000E-04  6.90707E-04  7.20497E-04  7.49136E-04  7.76386E-04
  8.02019E-04  8.25811E-04  8.47551E-04  8.67043E-04  8.84107E-04  8.98583E-04
  9.10334E-04  9.19248E-04  9.25239E-04  9.28250E-04  9.28250E-04  9.25239E-04
  9.19248E-04  9.10334E-04  8.98583E-04  8.84107E-04  8.67043E-04  8.47551E-04
  8.25811E-04  8.02019E-04  7.76386E-04  7.49136E-04  7.20497E-04  6.90707E-04
  6.60000E-04  6.28614E-04  5.96779E-04  5.64718E-04  5.32647E-04  5.00768E-04
  4.69271E-04  4.38328E-04  4.08098E-04  3.78721E-04  3.50318E-04  3.22995E-04
  2.96838E-04  2.71913E-04  2.48274E-04  2.25955E-04  2.04976E-04  1.85341E-04
  1.67044E-04  1.50064E-04  1.34374E-04  1.19934E-04  1.06698E-04  9.46155E-05
  8.36290E-05  7.36784E-05
  8.36290E-05  9.49233E-05  1.07394E-04  1.21108E-04  1.36131E-04  1.52521E-04
  1.70331E-04  1.89603E-04  2.10372E-04  2.32658E-04  2.56471E-04  2.81805E-04
  3.08636E-04  3.36926E-04  3.66617E-04  3.97630E-04  4.29868E-04  4.63213E-04
下面还有八万多行，略了