要求从文件中读入专业数据进行数据处理，用matplotlib实现数据绘图

首先，需要使用Python内置的文件操作函数打开文件并读取数据。假设数据文件名为"data.txt"，数据格式为每行一个数据，可以使用以下代码读取数据：

```python
with open('data.txt', 'r') as f:
data = [float(line.strip()) for line in f.readlines()]
```

这里使用了with语句，可以自动关闭文件，避免资源泄漏。读取数据后，可以使用numpy库进行数据处理和计算，例如计算均值和标准差：

```python
import numpy as np

mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
```

接下来，可以使用matplotlib库进行数据可视化。假设需要绘制数据的直方图，可以使用以下代码：

```python
import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(data, bins=20)
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Data')
plt.show()
```

这里使用了plt.hist函数绘制直方图，bins参数指定直方图的柱子数量，xlabel和ylabel函数设置坐标轴标签，title函数设置图表标题，show函数显示图表。可以根据需要调整参数和样式，例如设置柱子颜色、边框颜色、透明度等。

完整代码如下：

```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

with open('data.txt', 'r') as f:
data = [float(line.strip()) for line in f.readlines()]

mean = np.mean(data)
std = np.std(data)

plt.hist(data, bins=20)
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Data')
plt.show()
```