这里需要用的集合的知识，一般python集合会用intervals库或portion库，这里我们用portion库

需要安装：

pip install portion

算法思路

1. 得到序列的极值，根据极值（极大值、极小值）划分区间，在一个区间里的数就是单调的，这样可以简化计算
2. 一个区间一个区间的判断
3. 有可能第一个区间插入目标区间一半，另一个区间没捅穿又出来了，类似于“W”类型，因此我们使用一个记录过往区间的变量cul_portion，记录之前走过的区间

import numpy as np
import portion
import scipy.signal as sg


def monotonic(x):
    """判断单调"""
    dx = np.diff(x)
    return np.all(dx <= 0) or np.all(dx >= 0)


def check_cross_interval(values: np.ndarray, target_interval: portion.Interval) -> int:
    """
    看序列值横穿整个目标区间的次数
    :param values: 一个序列值
    :param target_interval: 目标区间
    :return: 次数
    """
    if len(values) < 2:  # 值小于2
        return 0
    if monotonic(values):  # 单调
        value_portion = portion.closed(values.min(), values.max())
        if target_interval in value_portion:
            return 1
        else:
            return 0
    single_index = np.append(sg.argrelmin(values)[0], sg.argrelmax(values)[0])
    single_index.sort()
    # 第一个区间
    cross_num = 0  # 穿过的次数
    first_portion = portion.closed(min(values[0], values[single_index[0]]), max(values[0], values[single_index[0]]))
    if target_interval in first_portion:
        cross_num += 1
    # 中间所有的区间
    cul_portion = portion.empty()  # 用于不断迭代合并的区间
    last_index = single_index[0]
    for index in single_index[1:]:
        interval_portion = portion.closed(
            min(values[last_index], values[index]), max(values[last_index], values[index]))
        last_index = index
        cul_portion = cul_portion.union(interval_portion)
        if target_interval in cul_portion:
            cross_num += 1
            cul_portion = portion.empty()
    # 最后一个区间
    last_index = portion.closed(min(values[-1], values[single_index[-1]]), max(values[-1], values[single_index[-1]]))
    if target_interval in last_index:
        cross_num += 1
    return cross_num


if __name__ == '__main__':
    array = np.array([1, 2, 3, 2, -1, 2, 3, 0, 2, -1])
    across_counts = check_cross_interval(array, portion.closed(0, 1))
    print(across_counts)  # 5次