将所有python/numpy代码转换为基础python的可行性

一般python问题- 我已经使用numpy和pandas库构建了一个脚本。现在有人告诉我，我不能使用任何库——只能使用基本python进行编码。这是因为开源库显然没有得到批准

这个限制有意义吗？基本python不是像pandas/numpy库那样开源吗

是否可以将pandas/numpy代码转换为基本python？这听起来像是一个简单的练习，还是需要学习很多新功能？大多数代码都是读取表，然后使用if/then类型语句，并从其他表中查找值以生成和填充新表

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我只想谈谈第二点。重新实现所有的numpy/pandas当然是一项非常大且无用的任务。但是你并不是要重新实现所有的功能，你只需要一些部分，如果只是一些功能，那当然是可能的

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我将从一个工作脚本开始，用python列表替换数组，并逐个实现所需的功能。具体来说，我想你最好问一些具体的问题，例如，如何在纯python中实现函数X的模拟等等。

是的，如果开源受到限制，你最好放弃python，用钢笔和纸手工完成所有计算。打印出你的CSV，确保你准备了很多草稿纸，这是我听过的最悲哀的事情。为什么你不能使用开源库？它们在较低的级别上进行了高度优化，因此相比之下，重新设计轮子的性能将非常糟糕，需要花费大量的时间才能获得一个合格的库。在我看来，使用python是没有任何意义的，因为这些包应该是有帮助的，而不是让生活变得更艰难。据我所知，在基本python中没有像DataFrame这样的构造（pandas有）。您现在应该考虑切换到R（但是，它也有许多开源软件包——整个过程都基于开源）。如果您需要使用基本Python，请重点使用列表和字典，以及类似

csv

的模块。不要试图模仿数据帧。从任何角度来看，都很难主张全面禁止开源库。限制开放源代码许可证的类型是有意义的（例如，GPL许可证要求开放源代码和任何链接的代码），但是没有很好的理由阻止使用（好的）开放源代码库以及与您的环境兼容的许可证（除了学习如何实现某些东西和类似的东西）。自己重新实现NumPy/Pandas功能可能是一项巨大的工作，没有实际的好处。