dense_gdf = gdf.iloc[dense_point]，计算dense_point临近的几个点数据最小矩形

要计算密集点（dense_point）附近的点的最小矩形，您可以使用geopandas的sjoin函数。假设您有一个名为gdf的geodataframe，其中包含点数据，并且您已经确定了密集点的索引（dense_point），则可以使用以下代码计算密集点附近的点的最小矩形：

from shapely.geometry import Point
import geopandas as gpd

# create a GeoDataFrame with the dense point
dense_gdf = gdf.iloc[dense_point]

# create a buffer around the dense point
buffer_size = 1000 # adjust this value as needed
buffer_gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=[dense_gdf.geometry.buffer(buffer_size)])

# perform a spatial join to get the points within the buffer
join_gdf = gpd.sjoin(gdf, buffer_gdf, how='inner', op='intersects')

# calculate the minimum bounding rectangle for the joined points
min_rect = join_gdf.geometry.minimum_rotated_rectangle

此代码将创建一个包含密集点的GeoDataFrame（dense_gdf），然后创建一个缓冲区，该缓冲区是以密集点为中心的圆形区域。然后，使用geopandas的sjoin函数将几何对象（点）按空间位置连接起来，以获取位于缓冲区内的点数据。最后，使用minimum_rotated_rectangle函数计算连接点的最小矩形。

请注意，上面的代码假定您的geodataframe（gdf）已经设置了正确的坐标参考系（CRS）。如果没有，您可能需要使用.to_crs()方法将其转换为正确的坐标参考系。