在python中以不带numpy或pandas的数组为例

在Python中，可以使用不依赖于NumPy或pandas的纯Python数组。纯Python数组是一种基本的数据结构，用于存储和处理多维数据。虽然它不如NumPy和pandas那样高效和强大，但对于一些简单的数据处理任务仍然可以很好地使用。

纯Python数组的定义和使用如下所示：

1. 定义数组：可以使用列表（list）来定义一个纯Python数组。例如，以下代码定义了一个包含3行4列的二维数组：

array = [[1, 2, 3, 4],
         [5, 6, 7, 8],
         [9, 10, 11, 12]]

1. 访问数组元素：可以使用索引来访问数组中的元素。索引从0开始，第一个索引表示行数，第二个索引表示列数。例如，要访问数组中第2行第3列的元素，可以使用以下代码：

element = array[1][2]  # 第2行第3列的元素为7

1. 遍历数组：可以使用循环遍历数组中的元素。例如，以下代码遍历并打印二维数组中的所有元素：

for row in array:
    for element in row:
        print(element)

1. 数组操作：虽然纯Python数组不像NumPy那样提供丰富的数组操作函数，但可以使用基本的列表操作来进行一些简单的操作，例如切片、拼接等。

纯Python数组的优势在于它简单易懂、不需要额外的库依赖，并且在一些简单的数据处理任务中具有良好的表现。

纯Python数组适用于一些小型数据处理任务，特别是在不需要进行复杂计算和大规模数据处理时。如果需要进行更复杂的数值计算和数据处理操作，建议使用NumPy或pandas等高性能的库。

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