それぞれのグリッドポイントの（x、y）位置を格納するAとBの両方に関連付けられた配列があります。
その場合、答えはかなり単純なはずです...
2つのグリッドは厳密に同じグリッドスキーム上にありますか？彼らがそうだと仮定すると、あなたはただ次のようなことをすることができます：
np.argwhere((Ax == Bx.min()) & (Ay == By.min()))
2つのグリッドのワールド座標がグリッドのインデックスと同じ方向に増加すると仮定すると、これにより、サブセット化されたグリッドの左下隅が得られます。（そして、それらが同じ方向に増加しない場合（つまり、負dxまたはdy）、それは他のコーナーの1つを与えるだけです）
以下の例では、などから適切なインデックスを計算することもできix = (Bxmin - Axmin) / dxますが、より複雑なグリッドシステムを使用している場合でも、これは機能します。ただし、これは2つのグリッドが同じグリッドスキーム上にあることを前提としています。そうでない場合は少し複雑です...
import numpy as np
# Generate grids of coordinates from a min, max, and spacing
dx, dy = 0.5, 0.5
# For the larger grid...
Axmin, Axmax = -180, 180
Aymin, Aymax = -90, 90
# For the smaller grid...
Bxmin, Bxmax = -5, 10
Bymin, Bymax = 30, 40
# Generate the indicies on a 2D grid
Ax = np.arange(Axmin, Axmax+dx, dx)
Ay = np.arange(Aymin, Aymax+dy, dy)
Ax, Ay = np.meshgrid(Ax, Ay)
Bx = np.arange(Bxmin, Bxmax+dx, dx)
By = np.arange(Bymin, Bymax+dy, dy)
Bx, By = np.meshgrid(Bx, By)
# Find the corner of where the two grids overlap...
ix, iy = np.argwhere((Ax == Bxmin) & (Ay == Bymin))[0]
# Assert that the coordinates are identical.
assert np.all(Ax[ix:ix+Bx.shape[0], iy:iy+Bx.shape[1]] == Bx)
assert np.all(Ay[ix:ix+Bx.shape[0], iy:iy+Bx.shape[1]] == By)