是的，有办法。您必须在插值时手动执行插值。有不同的方法，例如拉格朗日插值或重心拉格朗日插值。这是所有大学水平数值分析书籍中的论点。不知不觉你会使用坑坑数据结构等等，但这是可能的。

现在我同意@AntonMenshov，我认为这不是最好的方法。老实说 install numpy 和 scipy 是这两行：

pip install numpy
pip install scipy

最终，我建议考虑编写一个隐藏 numpy 和 scipy 的包，并且最终用户的接口/api 面向您的特定情况。将您的包视为一种特定于域的语言。通过这种方式，您的用户可以获得更接近他们需要的 API，但具有强大（且经过更多测试）的后端。

当你构建你的包时，你可以指出依赖关系，你可以找到 python 文档，所以你午餐pip install my_package它将安装指示的依赖关系。