ValueError: cannot reshape array of size 3712000 into shape (500,1964)

该错误表明数据集 `E_h_cnn_7424.mat` 中的数组大小为 3712000，无法重塑为指定的形状 `(500, 1964)`。这是因为目标形状的元素总数（500 * 1964 = 982000）与原数组的元素总数不匹配。

### 解决方法：

1. **检查数据源**：确认 `E_h_cnn_7424.mat` 文件中的数据是否正确，并且其形状是否符合预期。
2. **调整目标形状**：如果数据是正确的，但确实需要重塑，可以尝试找到一个合适的形状，使得元素总数与原数组一致。例如，可以选择 `(1964, 1940)` 或其他适合的形状。
3. **数据预处理**：如果数据需要特定的形状，考虑在加载后进行适当的裁剪或填充操作，以使其符合所需的形状。

### 示例代码：

import numpy as np
from scipy.io import loadmat

# 加载数据
mat = loadmat('E_h_cnn_7424.mat')
data = mat['E_h_cnn_7424']

# 检查数据形状
print(f"Original data shape: {data.shape}")

# 调整目标形状
target_shape = (500, 1964)

# 如果数据大小不符合目标形状，进行裁剪或填充
if data.size != target_shape[0] * target_shape[1]:
    if data.size > target_shape[0] * target_shape[1]:
        # 裁剪数据
        data = data[:target_shape[0], :target_shape[1]]
    else:
        # 填充数据
        padded_data = np.zeros(target_shape)
        padded_data[:data.shape[0], :data.shape[1]] = data
        data = padded_data

# 重新检查数据形状
print(f"Reshaped data shape: {data.shape}")

通过上述步骤，你可以解决数组大小不匹配的问题，并确保数据能够成功重塑为目标形状。