入力データの並び順を変えたときに、エラーになります

Question

実現したいこと

n=4.txtは以下のようなファイルです。

0
0
1
6

0
1
1
2

0
1
2
5

n=5.txtは以下のようなファイルです。

1
1
0
13

1
1
2
8

各塊は、
x座標
y座標
z座標
値
の順番に並んでいます。「該当のソースコード1」は問題なく回ります。

今、仮に各塊が
y座標
z座標
x座標
値
の順番に並んでいる場合、「該当のソースコード1」の16～18行目を

i = int(blk[1])
j = int(blk[2]) 
k = int(blk[0]) 

に直し、
31～33行目を

pages= nx[1]
rows = nx[2]
cols = nx[0]

に直しただけではうまく回りませんでした(該当のソースコード2)。どなたか該当のソースコード2の間違いを正してください。

なお、各塊が
y座標
z座標
x座標
値
の順番に並んでいる場合は、n=4.txtは以下のように修正して、n=42.txtとしています。

0
1
0
6

1
1
0
2

1
2
0
5

同様にn=5.txtは以下のように修正して、n=52.txtとしています。

1
0
1
13

1
2
1
8

該当のソースコード1、該当のソースコード2でAの要素値を表示したとき、表示される要素の順番が違うと思います。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "〇〇〇l\testCV635teratailFail.py", line 37, in <module>
    A = getA()
  File "〇〇〇\testCV635teratailFail.py", line 20, in getA
    dr[i][j][k]= blk[3]
    ~~^^^
IndexError: index 2 is out of bounds for axis 0 with size 2

該当のソースコード1（エラーなく回ります）

import numpy as np
import pandas as pd
from glob import glob

nx   = [0 for i in range(3)]

def getA():
    for f in data_files:    
        # 4行ごとに読み込み(空行はスキップされる)
        blks = [blk.to_numpy() for blk in pd.read_csv(f, header=None, chunksize=4)]         
        
        for l, blk in enumerate(blks):
            # 2番目以降のブロックでは空行を入れる
            if l > 0: print('')
            
            i = int(blk[0])
            j = int(blk[1]) 
            k = int(blk[2]) 
                 
            dr[i][j][k]= blk[3]
    A = dr.flatten()    
                        
    return A    
                   
data_files = glob('n=*.txt')

nx[0] = 2
nx[1] = 2
nx[2] = 3

pages= nx[0]
rows = nx[1]
cols = nx[2]
dr = np.arange(pages*rows*cols,dtype=np.float32).reshape(pages,rows,cols)
dr[...] = 0

A = getA()
print(A) #[ 0.  6.  0.  0.  2.  5.  0.  0.  0. 13.  0.  8.]

filenamecsv = 'A.csv'
np.savetxt(filenamecsv, A, delimiter=",")

該当のソースコード2（ 発生している問題・エラーメッセージが表示されます）

import numpy as np
import pandas as pd
from glob import glob

nx   = [0 for i in range(3)]

def getA():
    for f in data_files:    
        # 4行ごとに読み込み(空行はスキップされる)
        blks = [blk.to_numpy() for blk in pd.read_csv(f, header=None, chunksize=4)]         
        
        for l, blk in enumerate(blks):
            # 2番目以降のブロックでは空行を入れる
            if l > 0: print('')
            
            i = int(blk[1]) #####ここが違う
            j = int(blk[2]) #####ここが違う
            k = int(blk[0]) #####ここが違う
                 
            dr[i][j][k]= blk[3]
    
    A = dr.flatten()    
                        
    return A    
                   
data_files = glob('n=*.txt')

nx[0] = 2
nx[1] = 2
nx[2] = 3

pages= nx[1] #####ここが違う
rows = nx[2] #####ここが違う
cols = nx[0] #####ここが違う
dr = np.arange(pages*rows*cols,dtype=np.float32).reshape(pages,rows,cols)
dr[...] = 0

A = getA()
print(A)

filenamecsv = 'A.csv'
np.savetxt(filenamecsv, A, delimiter=",")

試したこと

IndexErrorなので、31～33行目の

pages= nx[1]
rows = nx[2]
cols = nx[0]

が間違っているとは思うのですが、16～18行目を

i = int(blk[0])
j = int(blk[1]) 
k = int(blk[2]) 

から

i = int(blk[1])
j = int(blk[2]) 
k = int(blk[0]) 

に直しているので、31～33行目も

pages= nx[1]
rows = nx[2]
cols = nx[0]

に直すのではないかと思っているのですが、よく分かりませんでした。

Comments

[melian]

n=52.txt の7行目が2になっていて、プログラムでは nx[1] = 2 (pages が 2)としているのでインデックスエラーが発生しています。とりあえず、nx[1] = 3 とすればエラーは発生しません。（根本的に対処するにはプログラムを全体的に書き換える必要がありそうです）

[melian]

書き忘れましたが、22行目で for i, blk in enumerate(blks) として変数 i を使用しているのに、for ループ内で i = int(blk[1]) としているので i の値を変更してしまっています。今回の場合は問題にはなりませんが、潜在的なバグになるので変数名を変更する方がよいかと思います。

[yyicp]

>melian様
コメントありがとうございました。

27～29行目を
nx[2] = 2
nx[0] = 2
nx[1] = 3
にすれば解決することが分かりましたが、自信がないので
nx=(2,3,4)のときでもう一度確認してみます。

iが同じである件、最初に出てくるiをlに変更しました。

[bsdfan]

解決されたようですが、
> y座標
> z座標
> x座標
だったら、
i = int(blk[2])
j = int(blk[0])
k = int(blk[1])
になるんじゃないでしょうか。
nx の方は変更しないでいいはず。(ファイルの記録形式が変わっただけで、データ構造は変わっていないので)

[yyicp]

>bsdfan様
コメントありがとうございます。
できました。

z座標
x座標
y座標
のときでも確認しました。

お手数ですが、回答欄へのご記入をお願いします。

Answer 1

解決済みですが、現状のコードの問題点について、コメントから転記します。

今、仮に各塊が
y座標
z座標
x座標
値
の順番に並んでいる場合

blk の中で y(j), z(k), x(i) の順に並んでいるので、

i = int(blk[2])
j = int(blk[0])
k = int(blk[1])

が正しいと思われます。

また、今回の場合、ファイルの記録形式(入力部分)が変わっただけで、データ構造は変わっていない(と思われる)ので、nx の方は変更する必要はないです。

Comments

[yyicp]

できました。
どうもありがとうございました。

Answer 2

質問にあるコードでは pages, rows, cols の値を予め設定していますが、以下のコードでは自動的に決定しています。そのため出力結果には違いがありますが参考にしてみてください。

import numpy as np
import pandas as pd
from glob import glob

data_files = glob('n=*2.txt')
# 座標値 y, z, x を x, y, z へ整列
blks = np.concatenate([np.loadtxt(f).reshape(-1, 4)[:, [1, 2, 0, 3]] for f in data_files])
# x, y, z座標値を抽出(int型にキャスト)
coords = blks[:,:3].astype(int)
# x, y, z座標列の最大値を抽出(0-base index なので +1 しておく)
pages, rows, cols = np.max(coords, axis=0).astype(int) + 1
# zero fill された ndarray を用意
dr = np.zeros((pages, rows, cols))
# dr[x, y, z] = value
for i, blk in enumerate(blks):
    dr[*coords[i]] = blk[3]

A = dr.flatten()
print(f'{A = }')
filenamecsv = 'A.csv'
np.savetxt(filenamecsv, A, delimiter=",", fmt='%f')

# A = array([ 0.,  0.,  0., 13.,  6.,  2.,  0.,  0.,  0.,  5.,  0.,  8.])

Comments

[yyicp]

コメント欄の、2025/09/16 13:53のコメントの後、
うまく行かず、進んでいなかったです。

できました。
どうもありがとうございました。