这样GeoSeries 对象，计算它们的最小矩形，怎么操作

可以使用GeoSeries对象的envelope属性来计算最小矩形。envelope属性返回一个包含GeoSeries对象所有几何图形的最小矩形。示例代码如下：

import geopandas as gpd

# 创建一个包含几何图形的GeoSeries对象
geo_series = gpd.GeoSeries([Point(0, 0).buffer(1), Point(2, 2).buffer(1)])

# 计算GeoSeries对象的最小矩形
min_rect = geo_series.envelope

print(min_rect)

输出结果为：

0    POLYGON ((-1.00000 -1.00000, -1.00000 1.00000...
1    POLYGON ((1.00000 1.00000, 1.00000 3.00000, 3...
dtype: geometry

其中，每个最小矩形都表示为一个多边形对象。

相关问题

然后再根据密集的点设置一个范围，在这个范围内的点则绘制它们最小外接矩形

好的，要根据密集的点设置一个范围，并绘制这些点的最小外接矩形，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，我们需要根据密集的点计算出一个范围，可以使用`shapely.geometry.MultiPoint`来实现：

from shapely.geometry import MultiPoint
points = MultiPoint(result)
minx, miny, maxx, maxy = points.bounds  # 获取最小外接矩形的四个坐标值

这里通过`bounds`属性来获取最小外接矩形的四个坐标值，即左下角和右上角的坐标。

2. 然后，我们可以使用`geopandas.plotting.plot_dataframe`方法来绘制这些点的最小外接矩形。首先需要创建一个新的geodataframe，其中只包含在范围内的点：

mask = (geodataframe.geometry.x >= minx) & \
       (geodataframe.geometry.x <= maxx) & \
       (geodataframe.geometry.y >= miny) & \
       (geodataframe.geometry.y <= maxy)
subset = geodataframe[mask]

这里使用布尔索引来获取所有在范围内的点，然后将它们存储到一个新的geodataframe中。

3. 接下来，我们可以使用`geopandas.GeoSeries`来创建一个新的geodataframe，其中只包含查询结果中的最小外接矩形：

from geopandas import GeoSeries, GeoDataFrame
bounds = subset.geometry.envelope
bounds_gdf = GeoDataFrame(geometry=GeoSeries(bounds))

这里使用`envelope`方法来获取每个点的最小外接矩形，然后将这些矩形存储到一个新的geodataframe中。

4. 最后，我们可以使用`geopandas.plotting.plot_dataframe`方法来绘制这些最小外接矩形：

from geopandas.plotting import plot_dataframe
plot_dataframe(bounds_gdf)

这样就可以绘制出所有在范围内的点的最小外接矩形了。