是否有 scipy/numpy 方法来获取最近插值的索引？

Question

我基本上有一组大型 (GB) 数据集，其中包含我需要对其进行最近插值的点。本质上，它是一个标量/矢量场，是时间的函数。我知道scipy.interpolate 和它的所有优点，我一直在使用它。但是，我意识到数据的空间结构在时间上是恒定的（欧拉），所以一旦我确定了哪些索引对应于这个或那个点进行插值，比如第一个时间步，我就可以获得这些索引，并且相同的索引应该能够为其他时间创建相同形状的插值数据。本质上，它省去了一次又一次地重新插值数据的步骤。

我愿意自己做，但我想检查是否已经存在一种方法可以做到这一点，可能不在 scipy 中而是在其他地方。 scipy.interpolate 没有任何现成的东西看起来可以做到这一点。如果没有答案，我会发布我的解决方案。

最后一点，网格是欧拉的，但不是规则的，并且可能有重复，所以需要最近的插值。我可以（并且已经）对空间点进行了词汇排序，这将有助于快速查找。

Answer 1

k-D trees 通常用于对多维数据进行分区，以执行快速最近邻搜索。

例如，scipy.interpolate.NearestNDInterpolator 本质上只是scipy.spatial.cKDTree 的一个包装器（参见源代码here）。 cKDTree.query 将返回最近邻索引以及给定输入坐标集的相应距离。