但是已经在另外一个矩形里的点就不参与另外的矩形绘制了

非常抱歉，我之前理解有误。如果已经在一个矩形里的点不参与其他矩形的绘制，可以按照以下步骤实现：

1. 随机生成50个点，并将它们按照x轴坐标升序排列。

2. 对于每个点，找到距离该点最近的4个点，并将这5个点放入一个矩形中。

3. 对于每个矩形，计算其面积，并将面积最小的矩形输出。如果某个点已经在一个矩形中，则不再参与其他矩形的计算。

需要注意的是，在这个算法中，我们假设所有的点都是不同的。如果存在相同的点，可能会导致算法无法正确运行。

以下是一个Python实现的示例代码：

import numpy as np

# 随机生成50个点，并按照x轴坐标升序排列
points = np.sort(np.random.rand(50, 2), axis=0)

# 遍历每个点，找到距离该点最近的4个点，并将这5个点放入一个矩形中
rectangles = []
excluded_indices = set()
for i in range(50):
    if i in excluded_indices:
        continue
    point = points[i]
    indices = np.argsort(np.linalg.norm(points - point, axis=1))[:5]
    if i not in indices:
        indices[4] = i
    rectangle = np.array([points[j] for j in indices])
    excluded_indices.update(set(indices))
    rectangles.append(rectangle)

# 计算每个矩形的面积，并输出面积最小的矩形
areas = [np.abs(np.linalg.det(rectangle[1:] - rectangle[0])) for rectangle in rectangles]
min_area = np.min(areas)
min_area_index = np.argmin(areas)
min_area_rectangle = rectangles[min_area_index]
print("面积最小的矩形为：", min_area_rectangle)

这段代码首先随机生成50个二维点，并按照x轴坐标升序排列。然后，遍历每个点，使用numpy库的argsort方法找到距离该点最近的4个点，并将这5个点放入一个矩形中。如果该点已经在某个矩形中，则不再参与其他矩形的计算。最后，计算每个矩形的面积，找到面积最小的矩形并输出。