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l_result=[] #Ergebnis Liste 
 n=0
    for j in list_A:
        #Umwandeln String in float
        A_x = float(list_A[n]["x"])
        A_y = float(list_A[n]["y"])
        A_z = float(list_A[n]["z"]) 
        m=0
        for i in list_B:
		#Umwandeln String in float
            B_x = float(list_B[m]["x"])
            B_y = float(list_B[m]["y"])
            B_z = float(list_B[m]["z"]) 
			#Vergleich
            if A_x-r<=B_x and A_x+r>=B_x and A_y-r<=B_y and A_y+r>=B_y and A_z-r<=B_z and A_z+r>=B_z:
                l_result.append(str(list_B[m]["Point ID"])) 
                list_B.remove(list_B[m])
            else:
                m=m+1 
        n=n+1

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import numpy as np
from time import time
from scipy.spatial import KDTree

# Anzahl der Punkte pro Wolke
num_points = 1_000_000

# Erzeuge ein 2D Array Shape (1_000_000, 4) aus zufälligen Werten
vectors_a = np.random.rand(num_points, 4) * 100
# Die erste Spalte wird unser Index von 1.0 bis 1000000.0
# die Spalten 2,3,4 können als x,y,z Koordinaten betrachtet werden
vectors_a[:,0] = np.arange(1, num_points+1)

# Erzeugen der 2. Punktwolke durch kopieren der ersten
vectors_b = vectors_a.copy()
# Alle Koordinaten werden um 0.01 erhöht
vectors_b[:,1:] += 0.01
# In jeder 2. Reihe werden die Koordinaten um 5 erhöht um Abstand zu erzeugen
vectors_b[::2,1:] += 5.0
# Die 2. Punktwolke wird anhand der x-Koordinaten sortiert
vectors_b = vectors_b[vectors_b[:,1].argsort()]


# Erzeugen 2er Punktbäume
# https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.KDTree.html
tree_a = KDTree(vectors_a[:,1:])
tree_b = KDTree(vectors_b[:,1:])

# Finden der nächsten Nachbarn
min_distance = 0.01733
start = time()
neighbors = tree_b.query_ball_tree(tree_a, min_distance)
print(time()-start)
# 442.86 sec bei mir auf nem 6 Jahre alten Laptop

# Erzeugen der ID-Liste aus Wolke 2
near_ids = []
for i, value in enumerate(neighbors):
    if value:
        id1, x1, y1, z1 = vectors_a[value[0]]
        id2, x2, y2, z2 = vectors_b[i]
        near_ids.append(id2)