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

intervals库github：https://github.com/kvesteri/intervals
portion库github：https://github.com/AlexandreDecan/portion

需要安装：

pip install portion

算法思路

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
一个区间一个区间的判断
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 sgdef 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2return 0if monotonic(values):  # 单调value_portion = portion.closed(values.min(), values.max())if target_interval in value_portion:return 1else:return 0single_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 = indexcul_portion = cul_portion.union(interval_portion)if target_interval in cul_portion:cross_num += 1cul_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 += 1return cross_numif __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

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