python使用kd树找到距离p点最近的n个点

要使用kd树找到距离p点最近的n个点，可以使用以下步骤：

1. 构建kd树，将所有点插入到kd树中。

2. 从根节点开始，递归遍历kd树。在每个节点，根据当前节点的分裂维度和分裂值，将查询点p与节点的距离计算出来。

3. 如果当前节点的距离比当前找到的n个最近点中最远的点还要远，那么可以直接返回，不再继续递归。

4. 否则，将当前节点加入到候选最近点集合中，如果候选最近点集合的大小大于n，则需要删除最远的点。

5. 继续递归遍历当前节点的子树，直到遍历完所有的子树。

6. 最后，候选最近点集合中的所有点就是距离p点最近的n个点。

下面是一个使用kd树查找距离p点最近的n个点的Python实现：

import heapq
import numpy as np

class KDTree:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.n = data.shape[0]
        self.k = data.shape[1]
        self.tree = self.build_tree(0, self.n, 0)

    def build_tree(self, left, right, depth):
        if left >= right:
            return None
        mid = (left + right) // 2
        axis = depth % self.k
        sorted_idx = np.argsort(self.data[:, axis])
        left_idx = np.where(sorted_idx[:mid] == sorted_idx[mid])[0]
        right_idx = np.where(sorted_idx[mid + 1:] == sorted_idx[mid])[0] + mid + 1
        node = {
            "idx": sorted_idx[mid],
            "axis": axis,
            "left": self.build_tree(left + len(left_idx), right - len(right_idx), depth + 1),
            "right": self.build_tree(left, left + len(left_idx), depth + 1)
        }
        return node

    def search_knn(self, p, n):
        candidate = []
        heapq.heapify(candidate)
        self.search(self.tree, p, n, candidate)
        return [self.data[idx] for _, idx in heapq.nsmallest(n, candidate)]

    def search(self, node, p, n, candidate):
        if node is None:
            return
        dist = np.linalg.norm(p - self.data[node["idx"]])
        if len(candidate) < n or dist < -candidate[0][0]:
            heapq.heappush(candidate, (-dist, node["idx"]))
            if len(candidate) > n:
                heapq.heappop(candidate)
        axis = node["axis"]
        if p[axis] < self.data[node["idx"], axis]:
            self.search(node["left"], p, n, candidate)
        else:
            self.search(node["right"], p, n, candidate)
        if len(candidate) < n or abs(p[axis] - self.data[node["idx"], axis]) < -candidate[0][0]:
            if p[axis] < self.data[node["idx"], axis]:
                self.search(node["right"], p, n, candidate)
            else:
                self.search(node["left"], p, n, candidate)

上面的代码中，`KDTree`类用于构建kd树和查找最近的n个点。`build_tree`方法用于递归构建kd树。`search_knn`方法用于查找距离p点最近的n个点，其中使用了一个小根堆来维护当前找到的最近的n个点。`search`方法用于递归查找最近的n个点。