Заполнение пробелов в массиве numpy

Я просто хочу интерполировать, в простейших терминах, набор данных 3D. Линейная интерполяция, ближайший сосед , все, что было бы достаточно (это для начала некоторого алгоритма, поэтому точная оценка не требуется).

В новых версиях scipy были бы полезны такие вещи, как griddata, но в настоящее время у меня только scipy 0.8. Так что у меня есть " куб "( данные [:,:,:] , (NixNjxNk)) массив, и массив флагов ( flags [:,:,:,] , True или False ) одинакового размера. Я хочу интерполировать свои данные для элементов данных, где соответствующий элемент flag имеет значение False, используя, например, ближайшую действительную точку данных в данных или некоторую линейную комбинацию точек "рядом".

В таблице могут быть большие пробелы. набор данных как минимум в двух измерениях. Кроме кодирования полноценного алгоритма ближайшего соседа с использованием kdtrees или аналогичных, я не могу найти общий N-мерный интерполятор ближайшего соседа.