В триангуляции Делоне заданного набора точек найти треугольник минимальной площади

import numpy as np
from scipy.spatial import Delaunay
import matplotlib.pyplot as plt
 
# Задаем набор точек
points = np.array([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4], [0.5, 0.6], [0.7, 0.8], [0.9, 1]])
# Выполняем триангуляцию Делоне
tri = Delaunay(points)
 
# Определяем функцию для вычисления площади треугольника по формуле Герона
def area(a, b, c):
    # a, b и c - длины сторон треугольника
    s = (a + b + c) / 2 # полупериметр
    return np.sqrt(s * (s - a) * (s - b) * (s - c)) # площадь
 
# Инициализируем минимальную площадь и индекс минимального треугольника
min_area = np.inf
min_index = None
 
# Перебираем все треугольники в триангуляции
for i in range(len(tri.simplices)):
    # Получаем индексы точек для текущего треугольника
    p1, p2, p3 = tri.simplices[i]
    # Вычисляем длины сторон треугольника по координатам точек
    a = np.linalg.norm(points[p1] - points[p2])
    b = np.linalg.norm(points[p2] - points[p3])
    c = np.linalg.norm(points[p3] - points[p1])
    # Вычисляем площадь треугольника по формуле Герона
    area_tri = area(a, b, c)
    # Сравниваем площадь с текущей минимальной и обновляем ее при необходимости
    if area_tri < min_area:
        min_area = area_tri
        min_index = i
 
# Выводим результат на экран        
print(f"Минимальная площадь: {min_area:.4f}")
print(f"Индексы точек минимального треугольника: {tri.simplices[min_index]}")
# Строим график триангуляции и подсвечиваем минимальный треугольник красным цветом 
plt.triplot(points[:, 0], points[:, 1], tri.simplices)
plt.plot(points[:, 0], points[:, 1], 'o')
plt.triplot(points[tri.simplices[min_index], 0], points[tri.simplices[min_index], 1], 'r')
plt.show()