Python, point d'intersection - Ressources supplémentaires

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Années
annees = [1790, 1800, 1810, 1820, 1830, 1840, 1850, 1860, 1870, 1880, 1890, 1900, 1910, 1920, 1930, 1940, 1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000]
population = [0.003929, 0.005236, 0.006978, 0.009300, 0.012395, 0.016519, 0.022016, 0.029342, 0.039105, 0.052117, 0.069459, 0.092571, 0.123373, 0.164424, 0.219135, 0.290251, 0.389229, 0.518742, 0.691350, 0.921392, 1.227978, 1.636579]
production = [0.100000, 0.140000, 0.180000, 0.220000, 0.260000, 0.300000, 0.340000, 0.380000, 0.420000, 0.460000, 0.500000, 0.540000, 0.580000, 0.620000, 0.660000, 0.700000, 0.740000, 0.780000, 0.820000, 0.860000, 0.900000, 0.940000]

# Convertir les listes en arrays pour interpolation
annees_array = np.array(annees)
population_array = np.array(population)
production_array = np.array(production)

# Interpolation des courbes pour trouver le point d'intersection
years = np.arange(1790, 2001)
interp_population = np.interp(years, annees_array, population_array)
interp_production = np.interp(years, annees_array, production_array)

# Calcul de la différence
difference = interp_population - interp_production

# Trouver le point d'intersection
index_of_intersection = np.where(np.diff(np.sign(difference)))[0]
intersection_year = years[index_of_intersection][0]

# Tracer les courbes et le point d'intersection
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(annees, population, label="Population Américaine (en milliards)", color='b', marker='o')
plt.plot(annees, production, label="Capacité de Production Agricole (en milliards)", color='g', marker='o')
plt.axvline(x=intersection_year, color='r', linestyle='--', label=f'Intersection en {intersection_year}')
plt.xlabel("Année")
plt.ylabel("Nombre de personnes / Capacité de production (en milliards)")
plt.title("Évolution de la Population Américaine et de la Production Agricole (1790-2000)")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

print(f"L'année d'intersection est {intersection_year}.")