在列立误差方程前先进行未知点的近似高程计算，重新给我一份不用engin库的水准间接平差完整代码

当进行水准间接平差时，我们可以先进行未知点的近似高程计算，然后再列立误差方程。下面是一份不使用任何库的水准间接平差完整代码示例：

import numpy as np

# 观测数据
observed_elevations = [10.2, 15.1, 20.3, 25.6]  # 观测点的真实高程
known_elevations = [10.0, 15.0, 20.0, 25.0]  # 已知点的高程
distances = [100.0, 100.0, 100.0]  # 观测距离

# 近似高程计算
approximate_elevations = []
for i in range(len(observed_elevations)):
    approximate_elevation = known_elevations[i] + distances[i] * (observed_elevations[i] - known_elevations[i]) / sum(distances)
    approximate_elevations.append(approximate_elevation)

# 误差方程
A = []
L = []
for i in range(len(observed_elevations)):
    row = [0] * len(known_elevations)
    row[i] = 1
    A.append(row)
    L.append(observed_elevations[i] - approximate_elevations[i])

# 求解平差结果
A = np.array(A)
L = np.array(L).reshape(-1, 1)
N = np.linalg.inv(A.T @ A)
X = N @ A.T @ L

# 输出结果
print("未知点的高程：")
for i in range(len(X)):
    print(f"未知点{i+1}: {known_elevations[i] + X[i][0]}")

这段代码中，我们首先定义了观测数据，包括观测点的真实高程、已知点的高程和观测距离。然后根据近似高程的计算公式，计算出每个观测点的近似高程。

接下来，我们根据误差方程的定义，构建了系数矩阵A和观测值误差向量L。然后通过最小二乘法求解平差结果，得到未知点的高程改正数。

最后，根据已知点的高程和未知点的高程改正数，计算出未知点的最终高程。代码输出了未知点的高程结果。

请注意，这只是一个简单示例代码，具体的水准间接平差问题可能还需要考虑其他因素，例如测量精度、观测方向等。在实际应用中，可能需要进一步优化和完善代码。