np.frombufferとnp.zerosで前者がエラーとなる。

前提

同じ長さのnumpy配列で2種類の値の設定方法（case1、case2）で実行すると
case2の場合は正常だが、case1の場合はエラーとなります。
case1はファイルからnp.frombufferで読みます
case2は同じサイズだけnp.zerosで確保したものです。
print(y.shape)で比べても同じです。yの値の内容によって違う処理はありません。ファイル読み込みの全体の長さに対してメモリは十分です。
ファイル読み込みなので簡単に他の環境でテストできないことが残念です。

発生している問題・エラーメッセージ

File "C:\Users\\.conda\envs\py38tfkr\lib\site-packages\keras\utils\np_utils.py", line 71, in to_categorical
    categorical[np.arange(n), y] = 1

IndexError: index 4377 is out of bounds for axis 1 with size 15

該当のソースコード

python
1import sys
2import numpy as np
3import tensorflow as tf
4from tensorflow import keras
5ncat=15              # カテゴリー数
6bat = 1000           #ベクトル個数
7
8#case1
9
10"""
11root = './data'
12file_path = "data/val.byte"
13with open("data/val.byte", 'rb') as f:
14        y = np.frombuffer(f.read(), np.int16, offset=0)
15"""
16
17#case2
18y=np.zeros(144000).astype('int16')
19
20#ｙ設定後
21
22print("y.shape",y.shape)
23
24l_y = np.zeros((bat))            
25cl_y = np.zeros((bat,ncat))
26print("shape l_y",l_y.shape,"cl_y",cl_y.shape,"l_y.szie",l_y.size,"cl_y.size",cl_y.size)
27
28
29for i in range(0, bat):
30        l_y[i] = y[i+1]
31       
32cl_y = tf.keras.utils.to_categorical(l_y, ncat)

試したこと

コンソール出力

case１実行時

y.shape (144000,) dtype int16
shape l_y (1000,) cl_y (1000, 15) l_y.szie 1000 cl_y.size 15000
Traceback (most recent call last):

  File "C:\Users\\.conda\envs\py38tfkr\lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py", line 356, in compat_exec
    exec(code, globals, locals)

  File "c:\book\rnn1\rnn4test.py", line 27, in <module>
    cl_y = tf.keras.utils.to_categorical(l_y, ncat)

  File "C:\Users\\.conda\envs\py38tfkr\lib\site-packages\keras\utils\np_utils.py", line 71, in to_categorical
    categorical[np.arange(n), y] = 1

IndexError: index 4377 is out of bounds for axis 1 with size 15

case2実行時

runfile('C:/book/rnn1/RNN4test.py', wdir='C:/book/rnn1')
y.shape (144000,) dtype int16
shape l_y (1000,) cl_y (1000, 15) l_y.szie 1000 cl_y.size 15000