实现不规则点快速二维插值的方法有很多种，其中一种常用的方法是使用三角剖分和重心坐标插值。以下是一个示例代码，说明了如何使用这种方法进行不规则点的二维插值。

import numpy as np
from scipy.spatial import Delaunay

def barycentric_interpolation(tri, points, values):
    """
    重心坐标插值函数
    
    参数：
    tri: Delaunay三角剖分对象
    points: 要插值的点的坐标数组，形状为 (N, 2)
    values: 对应于每个点的值数组，形状为 (N, )
    
    返回值：
    插值结果数组，形状与 points 的第一个维度相同
    """
    simplex = tri.find_simplex(points)
    barycentric = tri.transform[simplex,:2].dot(points.T - tri.transform[simplex,2])
    interpolated_values = np.einsum('ij,ij->i', values[tri.simplices[simplex]], barycentric)
    return interpolated_values

def fast_2d_interpolation(points, values, query_points):
    """
    不规则点快速二维插值函数
    
    参数：
    points: 不规则点的坐标数组，形状为 (N, 2)
    values: 对应于每个点的值数组，形状为 (N, )
    query_points: 要插值的点的坐标数组，形状为 (M, 2)
    
    返回值：
    插值结果数组，形状与 query_points 的第一个维度相同
    """
    tri = Delaunay(points)
    interpolated_values = barycentric_interpolation(tri, query_points, values)
    return interpolated_values

# 示例用法
# 生成一些不规则点
np.random.seed(0)
points = np.random.rand(100, 2)
values = np.random.rand(100)

# 生成一些查询点
query_points = np.random.rand(10, 2)

# 进行不规则点快速二维插值
interpolated_values = fast_2d_interpolation(points, values, query_points)

print("查询点：")
print(query_points)
print("插值结果：")
print(interpolated_values)

这段代码中，fast_2d_interpolation 函数使用 Delaunay 对不规则点进行三角剖分，然后调用 barycentric_interpolation 函数进行重心坐标插值。最后，通过传入的查询点坐标数组 query_points 进行插值，并返回插值结果数组 interpolated_values。

请注意，这只是一种实现方法，实际上还有其他方法可以进行不规则点的二维插值，具体选择哪种方法取决于具体的需求和应用场景。