Ich habe ein 3D-Gitter mit Koordinaten

x = linspace(0, Lx, Nx)
y = linspace(0, Ly, Ny)
z = linspace(0, Lz, Nz)

und ich muss Punkte (d. h. x [i], y [j], z [k]) innerhalb eines Radius R einer Position (x0, y0, z0) indexieren. N_i kann ziemlich groß sein. Ich kann eine einfache Schleife durchführen, um zu finden, was ich brauche

points=[]
i0,j0,k0 = floor( (x0,y0,z0)/grid_spacing )
Nr = (i0,j0,k0)/grid_spacing + 2
for i in range(i0-Nr, i0+Nr):
    for j in range(j0-Nr, j0+Nr):
        for k in range(k0-Nr, k0+Nr):
            if norm(array([i,j,k])*grid_spacing - (x0,y0,k0)) < cutoff:
                points.append((i,j,k))

aber das ganz langsam. Gibt es eine natürlichere / schnellere Möglichkeit, diese Art von Operation mit Numpy durchzuführen?