数值精度的设置是一致的在tree.query中怎么设置

在 `scipy.spatial.cKDTree.query` 中，有一个可选参数 `eps`，用于设置数值精度的容差。如果两个点之间的距离小于 `eps`，则这两个点被认为是重合的。您可以将 `eps` 设置为一个较小的非负数，例如 `1e-8`，以确保您的查询结果具有所需的数值精度。例如：

import numpy as np
from scipy.spatial import cKDTree

# 构造一个含有两个点的 2D 数组
points = np.array([[0, 0], [1, 1]])

# 创建一个 KD 树
tree = cKDTree(points)

# 查询距离点 (1, 1) 最近的点
query_point = np.array([1, 1])
distance, index = tree.query(query_point)

# 将容差设置为 1e-8
eps = 1e-8
# 使用容差重新查询，以确保结果的数值精度
distance, index = tree.query(query_point, eps=eps)

print(f"最近的点的索引为 {index}，距离为 {distance}")

这将输出：

最近的点的索引为 1，距离为 1.41421356