Python 是否有scipy/numpy方法来获取最近插值的索引？

我基本上有一组大的（GBs）数据，其中包含我需要进行最近插值的点。本质上，它是一个标量/向量场，是时间的函数。我知道scipy.interpolate及其所有优点，我一直在使用它。然而，我意识到数据的空间结构在时间上是恒定的（欧拉），因此，一旦我确定哪些索引对应于（比如）第一时间步的插值点，我就可以获得这些索引，并且相同的索引应该能够在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重新插值数据的步骤

我愿意自己做这件事，但我想检查是否已经存在这样一种方法，这种方法可能不在scipy中，而是在其他地方

scipy.interpolate

没有任何现成的工具，看起来它可以做到这一点。如果没有答案，我将发布我的解决方案

最后需要注意的是，网格是欧拉网格，但不规则，并且可能重复，因此需要最近的插值。我可以（并且已经）对空间点进行词汇排序，这将有助于快速查找。

通常用于分割多维数据，以便执行快速的最近邻搜索

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例如，本质上只是一个包装器（参见源代码）。将返回给定输入坐标集的最近邻索引以及相应的距离。

scipy.interpolate。NearestNDInterpolator

构建在之上，它可以返回最近邻索引以及距离sPerb！为什么不把它作为一个答案并得到分数呢？