用Ball Tree选取与一个数据近邻的数据的索引的Python代码

以下是使用scikit-learn库实现Ball Tree选取数据近邻索引的Python代码示例：

from sklearn.neighbors import BallTree

# 构造数据集
X = [[0], [1], [2], [3]]

# 构建Ball Tree
tree = BallTree(X)

# 选择查询点
query_point = [[1.5]]

# 选取最近邻
dist, ind = tree.query(query_point, k=1)

# 打印选取的最近邻索引
print(ind)

代码中，我们先构造了一个二维数据集X，然后使用Ball Tree算法构建了一个Ball Tree。接着，我们选择一个查询点query_point，并使用tree.query方法选取了与query_point最近的数据点的索引。最后，我们打印出了选取的最近邻索引ind。