Python 两个图形交点的标记点

我对一个代码很难理解。这个想法是比较两个国家的两种新冠病毒病例数据。在图形的交叉点我必须放一个点，但问题是点不在确切的交叉点，而是有点移动，我在过去几天一直在思考，但我无法解决这个问题，如果你能帮助我，我很感激

代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np

archivo = pd.read_csv ("full_data.csv")
pd.set_option("display.max_columns", 10)

Pais1 = input("Ingrese el primer pais en ingles: ")
Pais2 = input("Ingrese el segundo pais en ingles: ")
a = input("Ingrese fecha inicial en formato aaaa-mm-dd: ")
b = input("Ingrese fecha final en formato aaaa-mm-dd: ")
df2 = archivo[ archivo['location'] == Pais1]
df3 = archivo[ archivo['location'] == Pais2]
Info1 = df2.to_dict("list")
Info2 = df3.to_dict("list")


gx = [Info1['date'][0]]
gy = [Info1['new_cases'][0]]
ax = [Info2['date'][0]]
ay = [Info2['new_cases'][0]]

crucex = []
crucey = []

for i in range(1, len(Info2['date'])): 
  gx.append(Info1['date'][i])
  gy.append(Info1['new_cases'][i])
  ax.append(Info2['date'][i])
  ay.append(Info2['new_cases'][i])
  if (ay[i] == gy[i]) or (ay[i] > gy[i] and ay[i-1] < gy[i-1]) or (ay[i] < gy[i] and ay[i-1] > gy[i-1]):
    crucex.append(ax[i])
    crucey.append(ay[i])

gy1 = [Info1['total_deaths'][0]]
ay1 = [Info2['total_deaths'][0]]

crucex1 = []
crucey1 = []

for i in range(1, len(Info2['date'])): 
  gy1.append(Info1['total_deaths'][i])
  ay1.append(Info2['total_deaths'][i])
  if (ay1[i] == gy1[i]) or (ay1[i] > gy1[i] and ay1[i-1] < gy1[i-1]) or (ay1[i] < gy1[i] and ay1[i-1] > gy1[i-1]):
    crucex1.append(ax[i])
    crucey1.append(ay[i])



fig, (ax1, ax2) = plt.subplots (2, figsize=(16, 8))

ax1.plot(gx, gy, label=Pais1)
ax1.plot(ax, ay, label=Pais2)
ax1.plot(crucex, crucey, 'k.', label="Cruces")
ax1.legend()
ax1.set_title("Casos")
ax1.set_xlim(a, b)

ax2.plot(gx, gy1, label=Pais1)
ax2.plot(ax, ay1, label=Pais2)
ax2.plot(crucex1, crucey1, 'k.', label="Cruces")
ax2.legend()
ax2.set_title("Fallecimientos")
ax2.set_xlim(a, b)


fig.autofmt_xdate()
fig.fmt_xdata = mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')
plt.show()`

将熊猫作为pd导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将matplotlib.dates导入为mdates
将numpy作为np导入
archivo=pd.read\u csv（“full\u data.csv”）
pd.set_选项（“display.max_columns”，10）
Pais1=输入（“入口el底漆pais en ingles:”）
Pais2=输入（“入口和入口：”）
a=输入（“入口fecha专用格式aaaa mm dd:”）
b=输入（“入口fecha最终格式aaaa mm dd:”）
df2=archivo[archivo['location']==Pais1]
df3=archivo[archivo['location']==Pais2]
Info1=df2.对目录（“列表”）
Info2=df3.对目录（“列表”）
gx=[Info1['date'][0]]
gy=[Info1['新案例][0]]
ax=[Info2['date'][0]]
ay=[Info2['新案例][0]]
克鲁塞克斯=[]
克鲁西=[]
对于范围内的i（1，len（Info2['date']）：
追加（Info1['date'][i]）
gy.append（Info1['new_cases'][i]）
ax.append（Info2['date'][i]）
ay.追加（Info2['新案例][i]）
如果（ay[i]==gy[i]）或（ay[i]>gy[i]和ay[i-1]gy[i-1]）：
crucex.append（ax[i]）
crucey.append（ay[i]）
gy1=[Info1['死亡总数][0]]
ay1=[Info2['死亡总数][0]]
crucex1=[]
CRUCECY1=[]
对于范围内的i（1，len（Info2['date']）：
gy1.追加（Info1['死亡总数][i]）
ay1.追加（Info2[‘总死亡人数’][i]）
如果（ay1[i]==gy1[i]）或（ay1[i]>gy1[i]和ay1[i-1]gy1[i-1]）：
crucex1.append（ax[i]）
crucey1.追加（ay[i]）
图（ax1，ax2）=plt.子批次（2，figsize=（16，8））
ax1.绘图（gx，gy，标签=Pais1）
ax1.绘图（ax，ay，label=Pais2）
ax1.绘图（crucex，crucey，'k'，label=“Cruces”）
ax1.legend（）
ax1.设置标题（“Casos”）
ax1.set_xlim（a，b）
ax2.绘图（gx，gy1，标签=Pais1）
ax2.绘图（ax，ay1，label=Pais2）
ax2.绘图（crucex1，crucey1，'k'，label=“Cruces”）
ax2.legend（）
ax2.设置标题（“错误提示”）
ax2.set_xlim（a，b）
图autofmt_xdate（）
fig.fmt_xdata=mdates.DateFormatter（“%Y-%m-%d”）
plt.show（）`