Traceback (most recent call last): File "C:\Users\11618\PycharmProjects\pythonProject\py_1dcnn_对正弦函数值的分类.py", line 27, in <module> model.fit(x, y, epochs=10, batch_size=32) File "C:\py\Python3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\py\Python3\lib\site-packages\keras\engine\data_adapter.py", line 1852, in _check_data_cardinality raise ValueError(msg) ValueError: Data cardinality is ambiguous: x sizes: 1 y sizes: 1000 Make sure all arrays contain the same number of samples.

这个错误提示说明输入数据和标签数据的样本数不一致。在代码中，输入数据x是一个形状为(1, 1000, 1)的数组，表示有1个样本，每个样本有1000个时间步长，每个时间步长有1个特征。而标签数据y是一个形状为(1000, 1)的数组，表示有1000个样本，每个样本有1个标签值。

为了解决这个问题，可以将输入数据和标签数据的维度进行调整，使它们的维度一致。例如，可以将y中的标签值复制1000次，使得y的形状变为(1, 1000, 1)，然后再将其作为模型的标签数据。代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense

# 生成正弦函数数据
t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)
x = np.sin(t)
y = np.zeros(1000)
y[:500] = 1

# 数据预处理
x = x.reshape(1, -1, 1)
y = np.tile(y, (1, 1, 1))

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(1000, 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x, y, epochs=10, batch_size=32)

# 预测结果
y_pred = model.predict(x)

# 显示结果图
plt.plot(t, x[0, :, 0], label='input')
plt.plot(t, y[0, :, 0], label='true output')
plt.plot(t, y_pred[0, :, 0], label='predicted output')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，使用np.tile函数将y中的标签值复制1000次，使得y的形状变为(1, 1000, 1)，然后再将其作为模型的标签数据。这样就能够保证输入数据和标签数据的样本数一致，避免了上述错误的发生。运行代码后，即可得到正弦函数值分类的结果图。