def leermd(filename):
    result = []
    from pandas import read_csv
    import numpy as np
    # Leer el archivo, separado por tabulaciones, salteando 3 lineas de header
    #     y empleando la coma como separador decimal
    df = read_csv(filename, sep='\t', skiprows=3, decimal=',')
    # Convertir el dataframe de pandas a un array de numpy
    nparray = df.as_matrix()
    # Remover los posibles nans del archivo
    # nparray = nparray[~np.isnan(nparray).any(axis=1)]
    # Asignar las columnas a variables de salida
    for cols in range(nparray.shape[1]):
        out = nparray[:,cols]
        result.append(out)
        
    return result