ValueError: Data cardinality is ambiguous: x sizes: 1 y sizes: 100 Make sure all arrays contain the same number of samples.

这个错误通常是由于输入数据的形状不正确导致的。在这个例子中，我们需要将输入数据X的形状调整为(1, 100, 1)，以适配模型的输入形状。可以使用numpy的reshape函数来实现。修改后的代码如下：

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

# 构造正弦函数
x = np.linspace(0, 1, 100)
y = np.sin(2*np.pi*x)

# 构造卷积核
kernel_size = 3
kernel = np.array([1, 0, -1])

# 进行卷积操作
conv = np.convolve(y, kernel, mode='same')

# 构造神经网络
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=1, kernel_size=kernel_size, input_shape=(100, 1)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 将输入数据调整为合适的形状
X = np.reshape(y, (1, 100, 1))

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, verbose=1)

# 绘制结果
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.plot(x, y, label='Original Signal')
plt.plot(x, conv, label='Convolution Result')
plt.legend()
plt.show()

这样修改后，我们将输入数据X的形状调整为(1, 100, 1)，其中第一个维度表示数据的批次数，第二个维度表示数据的长度，第三个维度表示数据的通道数。这样就可以避免数据不匹配的问题。