回答編集履歴
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@@ -1,6 +1,4 @@
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`numpy.loadtxt` で読み込んで、4列の2次元配列(`shape (-1, 4)`
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+
`numpy.loadtxt` で読み込んで、4列の2次元配列(`shape (-1, 4)`)に変換するとよいかと思います。
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-
data[*blk[1:3].astype(int)] = blk[3]
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-
)に変換するとよいかと思います。
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```python
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import numpy as np
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import pandas as pd
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2
Pandas の read_csv() ではなく Numpy の loadtxt() を利用
answer
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@@ -1,4 +1,6 @@
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+
`numpy.loadtxt` で読み込んで、4列の2次元配列(`shape (-1, 4)` data[*blk[1:3].astype(int)] = blk[3]
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-
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+
data[*blk[1:3].astype(int)] = blk[3]
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+
)に変換するとよいかと思います。
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```python
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import numpy as np
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import pandas as pd
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@@ -8,10 +10,9 @@
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R = []
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for f in data_files:
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data = np.zeros((2, 2))
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-
# 4行ごとに
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+
# 4行ごとに分割(空行はスキップされる)
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for blk in
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+
for blk in np.loadtxt(f).reshape((-1, 4)):
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-
blk = blk.to_numpy()
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data[blk[1].astype(int)
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+
data[*blk[1:3].astype(int)] = blk[3]
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R.append(data)
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A = block_diag(*R)
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配列のインデックスがfloat型になっているのを修正(int型に変換)
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@@ -11,7 +11,7 @@
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# 4行ごとに読み込み(空行はスキップされる)
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for blk in pd.read_csv(f, header=None, chunksize=4):
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blk = blk.to_numpy()
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-
data[blk[1], blk[2]] = blk[3]
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+
data[blk[1].astype(int), blk[2].astype(int)] = blk[3]
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R.append(data)
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A = block_diag(*R)
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