文本文件里面的数据可以通过读取文件内容，并进行相应的计算来实现。例如，可以使用程序语言（如Python、Java等）打开文本文件，读取文件中的数字、字符串等数据，并通过算法或公式进行计算，最终得到所需的结果。
具体来说，可以使用文件读取函数（如Python中的open()函数）打开文本文件，然后使用循环语句逐行读取文件中的数据，并将其转换为数字或字符串等格式。接着，可以根据具体的需求使用算法或公式进行计算，如求和、平均值、标准差等等。最后，将计算得到的结果输出或保存到另一个文本文件中。
总之，通过合理的文件读取和数据处理方法，可以实现对文本文件里面的数据的计算。
文本文件里面的数据计算方法取决于数据的类型和格式。以下是一些可能的方法：
1. 数字计算：如果文本文件中的数据是数字，可以使用Python的内置函数或第三方库（如NumPy）进行计算。例如，可以使用以下代码将文本文件中的数字相加：
```python
with open('data.txt') as f:
data = [float(line.strip()) for line in f]
total = sum(data)
print(total)
```
2. 数据统计：如果文本文件中的数据是文本，可以使用Python的内置函数或第三方库（如Pandas）进行数据统计。例如，可以使用以下代码计算文本中每个单词出现的次数：
```python
import pandas as pd
with open('data.txt', encoding='utf-8') as f:
words = [word.strip() for line in f for word in line.split()]
df = pd.DataFrame(words, columns=['word'])
counts = df['word'].value_counts()
print(counts)
```
3. 数据处理：如果文本文件中的数据需要进行更复杂的处理，可以使用Python的字符串操作或正则表达式进行处理。例如，可以使用以下代码将文本文件中的所有电子邮件地址提取出来：
```python
import re
with open('data.txt', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
emails = re.findall(r'[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+.[A-Z|a-z]{2,}', content)
print(emails)
```
