我想让你使用geopandas和matplotlib示范

好的，以下是一个基于geopandas和matplotlib的示例代码。这个代码假设您已经安装了geopandas和matplotlib库：

import numpy as np
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import Polygon

# 随机生成50个点
points = np.random.rand(50, 2)

# 将点转换成Polygon类型
polygons = [Polygon([(point[0], point[1]), 
                     (point[0], point[1]+0.2), 
                     (point[0]+0.2, point[1]+0.2), 
                     (point[0]+0.2, point[1]), 
                     (point[0], point[1])]) for point in points]

# 将Polygon类型转换成GeoDataFrame类型
gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=polygons)

# 计算每个矩形的面积，并输出面积最小的矩形
gdf['area'] = gdf['geometry'].area
min_area_index = gdf['area'].idxmin()
min_area_polygon = gdf.loc[min_area_index, 'geometry']

# 绘制所有点和面积最小的矩形
ax = gdf.plot(color='blue', alpha=0.5, figsize=(8,8))
gpd.GeoDataFrame(geometry=[min_area_polygon]).plot(ax=ax, color='red', alpha=0.5)
plt.show()

这段代码首先随机生成50个二维点，然后将每个点转换成一个正方形Polygon类型。接着，将所有的Polygon类型转换成一个GeoDataFrame类型，并计算每个矩形的面积。找到面积最小的矩形后，将其绘制在图上。最后，使用matplotlib库显示图像。