if文の条件式に配列がある場合の対処法

Question

初歩的な質問で大変恐縮です。
if文の条件式の中にnumpyやpandasなどの配列がある場合の対処方法につまづいています。

【やりたいこと】
関数を定義して、配列に対して逐次的に処理したい。
true（0, 1のラベル）の値によって返す結果を変えたい。
trueが1なら-np.log(p)を返し、trueが0なら-np.log(1 - p)を返す。

true = np.array([1,0,1,0,1,1,0,0])
proba = np.array([1,0.1,0.9,0.3,0.8,0.7,0.3,0.2])

def logloss(true_label, predict_proba, eps=1e-15):
    p = np.clip(proba, eps, 1 - eps) # 発散しないように
          
    if true == 1:
        return -np.log(p)
    else:
        return -np.log(1 - p)
    
logloss(true, proba)

発生するエラー

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

trueが配列であるためambiguousと判定されたのかと思い、.any()、.all()でやってみましたが思うような結果が得られなかったため、trueとprobaをzip()で１つずつ取り出そうとしましたが、ドツボにはまってしまいました。
良い対処法を教えて頂けましたら幸いです。
よろしくお願い致します。

Comments

[y_waiwai]

その配列をどう判定したいんでしょうか
やりたいことがわかりません

[yakinikuteishok]

言葉足らずで申し訳ありませんでした。
trueとprobaの二つの配列があり、trueが1の場合はその時のprobaの値で-np.log(proba)を計算させ、
tureが1ではない（true=0）ときは、その時のprobaの値で-np.log(1-proba)の計算をさせたい、という意図でした。

Answer 1

np.where()を使う場面かと思います。
NumPyで条件に応じた処理を行うnp.whereの使い方 | note.nkmk.me

np.where(true, -np.log(p), -np.log(1 - p))

Comments

[yakinikuteishok]

回答ありがとうございました。かなり時間を費やして悩んだのですが、np.whereを使えば良かったのですね。その発想が無かったです...非常に助かりました。

Answer 2

ソースコードが間違っているようです。

def logloss(true_label, predict_proba, eps=1e-15):
    p = np.clip(predict_proba, eps, 1 - eps) # 発散しないように
    if true_label == 1:
        return -np.log(p)
    else:
        return -np.log(1 - p)

でないと動きません。

性能を気にするなら、kirara0048さんが書かれているようにnp.whereを使うのが良いでしょう。

性能を気にせず、とにかく動かしたい場合は、vectorizeという方法もあります。

true = np.array([1,0,1,0,1,1,0,0])
proba = np.array([1,0.1,0.9,0.3,0.8,0.7,0.3,0.2])

def logloss(true_label, predict_proba, eps=1e-15):
    p = np.clip(predict_proba, eps, 1 - eps) # 発散しないように
    if true_label == 1:
        return -np.log(p)
    else:
        return -np.log(1 - p)

np.vectorize(logloss)(true, proba)

実行結果

>>> np.vectorize(logloss)(true, proba)
array([9.99200722e-16, 1.05360516e-01, 1.05360516e-01, 3.56674944e-01,
       2.23143551e-01, 3.56674944e-01, 3.56674944e-01, 2.23143551e-01])

Comments

[yakinikuteishok]

回答ありがとうございました。そもそもコードが違っていたことにすら気付いていませんでした...vectorizeという方法も知りませんでしたので、勉強になりました。ありがとうございました。

Answer 3

import numpy as np


true = np.array([1,0,1,0,1,1,0,0])
p = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])

result = [ x if t else -x for t, x in zip(true,p)]

print(result) # [1, -2, 3, -4, 5, 6, -7, -8]

Comments

[yakinikuteishok]

回答ありがとうございました。内包表記を使う方法もあるのですね。内包表記は使いこなせていないので、今後の参考にさせて頂きます。