那有一群密集的点，这边一簇，那边一簇，我想用geopandas绘制每一簇的最小矩形

如果你有一群密集的点，你想用geopandas绘制每一簇密集点的最小矩形，可以按照以下步骤操作：

1. 将所有点加载为一个geopandas的GeoDataFrame。
2. 使用geopandas的空间索引（sindex）将所有点分组为不同的簇。
3. 对于每一簇，使用geopandas的envelope属性计算其最小外包矩形（minimum bounding rectangle，MBR）。
4. 将每一簇的MBR绘制为一个矩形，并将所有矩形绘制在同一个图层上。

以下是一个示例代码，假设你的点数据存储在名为`points.shp`的shapefile中：

import geopandas as gpd

# 加载shapefile为GeoDataFrame
points = gpd.read_file("points.shp")

# 使用空间索引将所有点分组为不同的簇
clusters = list(points.sindex.query_bulk(points.geometry, predicate='intersects'))

# 对于每一簇，计算其最小外包矩形
mbrs = [points.iloc[list(cluster)].geometry.envelope for cluster in clusters]

# 绘制每一簇的最小外包矩形
ax = points.plot(color='blue', markersize=2)
for mbr in mbrs:
    mbr.plot(ax=ax, color='red', alpha=0.5)

在上面的代码中，我们首先使用`query_bulk`方法将所有点分组为不同的簇，然后对于每一簇，计算其最小外包矩形，并将所有矩形绘制在同一个图层上，蓝色点表示所有点数据，红色矩形表示每一簇的最小外包矩形。