以下是一个不使用NumPy计算协方差矩阵的解决方法的示例代码：

def covariance_matrix(data):
    # 计算变量的个数
    num_variables = len(data[0])

    # 计算数据的均值
    means = [sum(column) / len(column) for column in zip(*data)]

    # 初始化协方差矩阵
    covariance_matrix = [[0] * num_variables for _ in range(num_variables)]

    # 计算协方差矩阵的每个元素
    for i in range(num_variables):
        for j in range(num_variables):
            covariance_matrix[i][j] = sum(
                (data[k][i] - means[i]) * (data[k][j] - means[j]) for k in range(len(data))
            ) / (len(data) - 1)

    return covariance_matrix

# 示例用法
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
cov_matrix = covariance_matrix(data)
print(cov_matrix)

该代码定义了一个名为covariance_matrix的函数，它接受一个二维数据列表作为输入，并返回计算得到的协方差矩阵。在函数内部，我们首先计算变量的个数，然后计算数据的均值。接下来，我们初始化一个全零的协方差矩阵，并使用两个嵌套的循环计算协方差矩阵的每个元素。最后，我们返回计算得到的协方差矩阵。

在示例用法中，我们将一个包含3个变量的数据集传递给covariance_matrix函数，并打印输出结果。