然后然后再根据密集的点，设置一个范围，在这范围内的点则绘制它们最小外接矩形怎么做

如果你已经得到了密度较高的点的 GeoDataFrame 对象 dense_gdf，那么可以使用 Shapely 库的 minimum_rotated_rectangle 函数来获取每个点的最小外接矩形，并将其绘制出来。具体的代码如下：

from shapely.geometry import Point

# 创建一个空的 GeoDataFrame 对象，用于存储所有点的最小外接矩形
rectangles = geopandas.GeoDataFrame()

# 遍历每个密集的点
for i, row in dense_gdf.iterrows():
    # 获取点的坐标
    x, y = row.geometry.x, row.geometry.y
    # 构建一个 Shapely 中的点对象
    point = Point(x, y)
    # 获取该点的最小外接矩形
    rectangle = point.minimum_rotated_rectangle
    # 将最小外接矩形添加到 rectangles 中
    rectangles.loc[i, 'geometry'] = rectangle
    
# 将 rectangles 对象转换为 GeoDataFrame，并绘制出来
rectangles = geopandas.GeoDataFrame(rectangles, crs=dense_gdf.crs)
rectangles.plot()

这段代码中，首先创建了一个空的 GeoDataFrame 对象 rectangles，用于存储所有点的最小外接矩形。然后，对于每个密集的点，依次获取点的坐标，构建一个 Shapely 中的点对象，调用 minimum_rotated_rectangle 函数获取该点的最小外接矩形，并将其添加到 rectangles 对象中。最后，将 rectangles 对象转换为 GeoDataFrame，并调用 plot 函数绘制出来。

需要注意的是，该方法只能绘制点的最小外接矩形，如果需要绘制其他形状的最小外接矩形，可能需要使用其他的方法。