优化在二维数组中查找最近点的索引。

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优化在二维数组中查找最近点的索引。

2D NumPy数组x_array包含x方向的位置信息，y_array包含y方向的位置信息。然后我有一个x，y点的列表。对于列表中的每个点，我根据这段代码找到最接近该点的位置的数组索引：

import time
import numpy
def find_index_of_nearest_xy(y_array, x_array, y_point, x_point):
    distance = (y_array-y_point)**2 + (x_array-x_point)**2
    idy,idx = numpy.where(distance==distance.min())
    return idy[0],idx[0]
def do_all(y_array, x_array, points):
    store = []
    for i in xrange(points.shape[1]):
        store.append(find_index_of_nearest_xy(y_array,x_array,points[0,i],points[1,i]))
    return store
# 创建一些虚拟数据
y_array = numpy.random.random(10000).reshape(100,100)
x_array = numpy.random.random(10000).reshape(100,100)
points = numpy.random.random(10000).reshape(2,5000)
# 计算运行时间
start = time.time()
results = do_all(y_array, x_array, points)
end = time.time()
print '完成时间：',end-start

我想加快它的速度。

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