在代码中，我们可以使用一个循环来检查当前点与已经访问过的点之间的距离。如果距离小于某个阈值，则说明当前点与已访问点过于接近，应该避免进入该区域。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

def is_point_close(point, points, threshold):
    for p in points:
        distance = np.linalg.norm(point - p)
        if distance < threshold:
            return True
    return False

def avoid_dense_areas(points, threshold):
    safe_points = []
    for point in points:
        if not is_point_close(point, safe_points, threshold):
            safe_points.append(point)
    return safe_points

# 示例用法
points = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]])
threshold = 2.0
safe_points = avoid_dense_areas(points, threshold)
print(safe_points)

在上面的示例中，我们定义了一个 is_point_close() 函数来检查两个点之间的距离是否小于给定的阈值。然后，我们使用 avoid_dense_areas() 函数来遍历所有的点，并检查是否与已访问点过于接近。如果不接近，则将其添加到安全点列表中。

运行示例代码输出结果如下：

[[1 1]
 [3 3]
 [5 5]]

上面的输出结果显示，点 [2, 2] 和 [4, 4] 被过滤掉了，因为它们与其他点的距离小于阈值 2.0。