Ускорить выполнение кода

Задачка: https://www.codewars.com/kata/57deba2e8a8b8db0a4000ad6/train/python

Вот мой код:

import itertools as it
import numpy as np


def biggest_triang_int(point_list, center, radius):

    def distance(arr1, arr2):
        # find the distance between 2 points
        return np.linalg.norm(np.array(arr1) - np.array(arr2))

    def square(triangle):
        # find square of triangles with help numpy.cross
        a_point = np.array(triangle[0])
        b_point = np.array(triangle[1])
        c_point = np.array(triangle[2])
        vect_1 = (b_point - a_point)
        vect_2 = (c_point - a_point)
        return np.linalg.norm(np.cross(vect_1, vect_2)) * 0.5

    def main():
        # main function

        # sorting points
        p_index = 0
        while p_index < len(point_list):
            dist = distance(center, point_list[p_index])
            if dist < radius:  # and abs((dist - radius)/radius) > 10**-10:
                p_index += 1
            else:
                point_list.pop(p_index)

        # create list of possible triangles
        list_of_triangles = list(it.combinations(point_list, 3))

        # find square of triangles and formed the answer
        max_square = -float("inf")
        for triangle in list_of_triangles:
            square_of_triangle = square(triangle)
            if square_of_triangle >= max_square:
                if square_of_triangle > max_square:
                    max_square = square_of_triangle
                    list_of_biggest_triangles = [list(triangle)]
                else:
                    list_of_biggest_triangles.append(list(triangle))
        if max_square > 0:
            if len(list_of_biggest_triangles) > 1:
                return [len(list_of_triangles), max_square, sorted(list_of_biggest_triangles)]
            else:
                return [len(list_of_triangles), max_square, list_of_biggest_triangles[0]]
        else:
            return []

    return main()

Брут-форсный брут-форс одним словом. Сперва определяет расстояние от каждой точки до центра с помощью numpy и сравнивает с радиусом. Потом создаёт список всевозможных треугольников с помощью itertools. Затем рассчитывает для каждого из треугольников площадь снова с помощью numpy.

Работает слишком медленно. Как можно ускорить?