2020-09-26 16:19:37 +02:00
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# -*- mode: python -*-
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# -*- coding: utf-8 -*-
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#
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# Gestion scolarite IUT
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#
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2023-12-31 23:04:06 +01:00
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# Copyright (c) 1999 - 2024 Emmanuel Viennet. All rights reserved.
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2020-09-26 16:19:37 +02:00
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#
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# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
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# it under the terms of the GNU General Public License as published by
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# the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
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# (at your option) any later version.
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#
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# This program is distributed in the hope that it will be useful,
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# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
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# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
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# GNU General Public License for more details.
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#
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# You should have received a copy of the GNU General Public License
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# along with this program; if not, write to the Free Software
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# Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA
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#
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# Emmanuel Viennet emmanuel.viennet@viennet.net
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#
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# Module "Avis de poursuite d'étude"
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# conçu et développé par Cléo Baras (IUT de Grenoble)
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"""
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Created on Fri Sep 9 09:15:05 2016
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@author: barasc
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"""
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2024-02-02 17:16:07 +01:00
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2024-02-19 14:50:38 +01:00
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|
|
from app.pe import pe_affichage, pe_comp
|
2024-02-21 20:02:38 +01:00
|
|
|
import app.pe.moys.pe_ressemtag as pe_ressemtag
|
2024-02-15 17:05:03 +01:00
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import pandas as pd
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import numpy as np
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2020-09-26 16:19:37 +02:00
|
|
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|
2024-02-21 20:02:38 +01:00
|
|
|
from app.pe.moys import pe_moytag, pe_tabletags
|
2024-02-20 16:22:22 +01:00
|
|
|
import app.pe.rcss.pe_trajectoires as pe_trajectoires
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
from app.scodoc.sco_utils import ModuleType
|
2020-09-26 16:19:37 +02:00
|
|
|
|
2024-02-08 22:09:11 +01:00
|
|
|
|
2024-02-21 20:02:38 +01:00
|
|
|
class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
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|
def __init__(
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|
|
|
self,
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|
sxtag_id: (str, int),
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2024-02-20 16:22:22 +01:00
|
|
|
semx: pe_trajectoires.SemX,
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
ressembuttags: dict[int, pe_ressemtag.ResSemBUTTag],
|
|
|
|
):
|
2024-02-17 02:35:43 +01:00
|
|
|
"""Calcule les moyennes/classements par tag d'un semestre de type 'Sx'
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
(par ex. 'S1', 'S2', ...) représentés par acronyme d'UE.
|
2024-02-15 17:05:03 +01:00
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2024-02-20 09:13:19 +01:00
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|
|
Il représente :
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* pour les étudiants *non redoublants* : moyennes/classements
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2024-02-15 17:05:03 +01:00
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|
du semestre suivi
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2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
* pour les étudiants *redoublants* : une fusion des moyennes/classements
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|
|
dans les (2) 'Sx' qu'il a suivi, en exploitant les informations de capitalisation :
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|
meilleure moyenne entre l'UE capitalisée et l'UE refaite (la notion de meilleure
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|
|
s'appliquant à la moyenne d'UE)
|
2024-02-15 17:05:03 +01:00
|
|
|
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
Un SxTag (regroupant potentiellement plusieurs semestres) est identifié
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|
par un tuple ``(Sx, fid)`` où :
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2024-02-17 02:35:43 +01:00
|
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2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
* ``x`` est le rang (semestre_id) du semestre
|
|
|
|
* ``fid`` le formsemestre_id du semestre final (le plus récent) du regroupement.
|
2024-02-17 02:35:43 +01:00
|
|
|
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
Les **tags**, les **UE** et les inscriptions aux UEs (pour les étudiants)
|
2024-02-17 02:35:43 +01:00
|
|
|
considérés sont uniquement ceux du semestre final.
|
2024-02-15 17:05:03 +01:00
|
|
|
|
2024-01-20 16:34:38 +01:00
|
|
|
Args:
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2024-02-17 02:35:43 +01:00
|
|
|
sxtag_id: L'identifiant de SxTag
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|
|
|
ressembuttags: Un dictionnaire de la forme `{fid: ResSemBUTTag(fid)}` donnant
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|
les semestres à regrouper et les résultats/moyennes par tag des
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|
|
semestres
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2020-09-26 16:19:37 +02:00
|
|
|
"""
|
2024-02-21 20:02:38 +01:00
|
|
|
pe_tabletags.TableTag.__init__(self)
|
2024-01-25 17:17:01 +01:00
|
|
|
|
2024-02-17 03:30:19 +01:00
|
|
|
assert sxtag_id and len(sxtag_id) == 2 and sxtag_id[1] in ressembuttags
|
2024-02-15 17:05:03 +01:00
|
|
|
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
self.sxtag_id: (str, int) = sxtag_id
|
|
|
|
"""Identifiant du SxTag de la forme (nom_Sx, fid_semestre_final)"""
|
2024-02-20 16:22:22 +01:00
|
|
|
assert (
|
|
|
|
len(self.sxtag_id) == 2
|
|
|
|
and isinstance(self.sxtag_id[0], str)
|
|
|
|
and isinstance(self.sxtag_id[1], int)
|
|
|
|
), "Format de l'identifiant du SxTag non respecté"
|
|
|
|
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
self.agregat = sxtag_id[0]
|
|
|
|
"""Nom de l'aggrégat du RCS"""
|
2024-02-20 16:22:22 +01:00
|
|
|
|
|
|
|
self.semx = semx
|
|
|
|
"""Le SemX sur lequel il s'appuie"""
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|
assert semx.rcs_id == sxtag_id, "Problème de correspondance SxTag/SemX"
|
|
|
|
|
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|
# Les resultats des semestres taggués à prendre en compte dans le SemX
|
|
|
|
self.ressembuttags = {
|
|
|
|
fid: ressembuttags[fid] for fid in semx.semestres_aggreges
|
|
|
|
}
|
2024-02-17 02:35:43 +01:00
|
|
|
"""Les ResSemBUTTags à regrouper dans le SxTag"""
|
2024-02-15 17:05:03 +01:00
|
|
|
|
2024-02-17 02:35:43 +01:00
|
|
|
# Les données du semestre final
|
|
|
|
self.fid_final = sxtag_id[1]
|
|
|
|
self.ressembuttag_final = ressembuttags[self.fid_final]
|
|
|
|
"""Le ResSemBUTTag final"""
|
2024-02-16 16:07:48 +01:00
|
|
|
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
# Ajoute les etudids et les états civils
|
|
|
|
self.etuds = self.ressembuttag_final.etuds
|
|
|
|
"""Les étudiants (extraits du ReSemBUTTag final)"""
|
2024-02-17 02:35:43 +01:00
|
|
|
self.add_etuds(self.etuds)
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
self.etudids_sorted = sorted(self.etudids)
|
|
|
|
"""Les etudids triés"""
|
2024-02-15 17:05:03 +01:00
|
|
|
|
2024-02-18 19:24:03 +01:00
|
|
|
# Affichage
|
2024-02-25 12:45:58 +01:00
|
|
|
pe_affichage.pe_print(f"*** {self.get_repr(verbose=True)}")
|
2024-02-17 03:30:19 +01:00
|
|
|
|
2024-02-15 17:05:03 +01:00
|
|
|
# Les tags
|
2024-02-17 02:35:43 +01:00
|
|
|
self.tags_sorted = self.ressembuttag_final.tags_sorted
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
"""Tags (extraits du ReSemBUTTag final)"""
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
aff_tag = pe_affichage.repr_tags(self.tags_sorted)
|
2024-02-27 14:58:15 +01:00
|
|
|
pe_affichage.pe_print(f"--> Tags : {aff_tag}")
|
2024-02-15 17:05:03 +01:00
|
|
|
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
# Les UE données par leur acronyme
|
|
|
|
self.acronymes_sorted = self.ressembuttag_final.acronymes_sorted
|
|
|
|
"""Les acronymes des UEs (extraits du ResSemBUTTag final)"""
|
2024-02-15 17:05:03 +01:00
|
|
|
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
# L'association UE-compétences extraites du dernier semestre
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
self.acronymes_ues_to_competences = (
|
|
|
|
self.ressembuttag_final.acronymes_ues_to_competences
|
|
|
|
)
|
|
|
|
"""L'association acronyme d'UEs -> compétence"""
|
|
|
|
self.competences_sorted = sorted(self.acronymes_ues_to_competences.values())
|
|
|
|
"""Les compétences triées par nom"""
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
|
|
|
|
aff = pe_affichage.repr_asso_ue_comp(self.acronymes_ues_to_competences)
|
|
|
|
pe_affichage.pe_print(f"--> UEs/Compétences : {aff}")
|
2024-02-15 17:05:03 +01:00
|
|
|
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
# Les coeffs pour la moyenne générale (traduisant également l'inscription
|
|
|
|
# des étudiants aux UEs) (etudids_sorted x acronymes_ues_sorted)
|
|
|
|
self.matrice_coeffs_moy_gen = self.ressembuttag_final.matrice_coeffs_moy_gen
|
2024-02-25 12:45:58 +01:00
|
|
|
"""La matrice des coeffs pour la moyenne générale"""
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
aff = pe_affichage.repr_profil_coeffs(self.matrice_coeffs_moy_gen)
|
|
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
|
|
f"--> Moyenne générale calculée avec pour coeffs d'UEs : {aff}"
|
|
|
|
)
|
2024-02-17 02:35:43 +01:00
|
|
|
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
# Masque des inscriptions et des capitalisations
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
self.masque_df = None
|
|
|
|
"""Le DataFrame traduisant les capitalisations des différents semestres"""
|
|
|
|
self.masque_df, masque_cube = compute_masques_capitalisation_cube(
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
self.etudids_sorted,
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
self.acronymes_sorted,
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
self.ressembuttags,
|
|
|
|
self.fid_final,
|
|
|
|
)
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
pe_affichage.aff_capitalisations(
|
|
|
|
self.etuds,
|
|
|
|
self.ressembuttags,
|
|
|
|
self.fid_final,
|
|
|
|
self.acronymes_sorted,
|
|
|
|
self.masque_df,
|
|
|
|
)
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
# Les moyennes par tag
|
|
|
|
self.moyennes_tags: dict[str, pd.DataFrame] = {}
|
|
|
|
"""Moyennes aux UEs (identifiées par leur acronyme) des différents tags"""
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
|
2024-02-25 12:45:58 +01:00
|
|
|
if self.tags_sorted:
|
|
|
|
pe_affichage.pe_print("--> Calcul des moyennes par tags :")
|
|
|
|
|
2024-02-15 17:05:03 +01:00
|
|
|
for tag in self.tags_sorted:
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
pe_affichage.pe_print(f" > MoyTag 👜{tag}")
|
|
|
|
|
|
|
|
# Masque des inscriptions aux UEs (extraits de la matrice de coefficients)
|
|
|
|
inscr_mask: np.array = ~np.isnan(self.matrice_coeffs_moy_gen.to_numpy())
|
|
|
|
|
|
|
|
# Moyennes (tous modules confondus)
|
|
|
|
if not self.has_notes_tag(tag):
|
|
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
|
|
f" --> Semestre (final) actuellement sans notes"
|
|
|
|
)
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
matrice_moys_ues = pd.DataFrame(
|
|
|
|
np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.acronymes_sorted
|
|
|
|
)
|
2024-02-19 20:00:11 +01:00
|
|
|
else:
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
# Moyennes tous modules confondus
|
|
|
|
### Cube de note etudids x UEs tous modules confondus
|
2024-02-27 16:18:08 +01:00
|
|
|
notes_df_gen, notes_cube_gen = self.compute_notes_ues_cube(tag)
|
|
|
|
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
# DataFrame des moyennes (tous modules confondus)
|
|
|
|
matrice_moys_ues = self.compute_notes_ues(
|
|
|
|
notes_cube_gen, masque_cube, inscr_mask
|
2024-02-19 20:00:11 +01:00
|
|
|
)
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
|
2024-02-27 16:18:08 +01:00
|
|
|
# Mémorise les infos pour la moyenne au tag
|
2024-02-21 20:02:38 +01:00
|
|
|
self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
|
|
|
|
tag,
|
|
|
|
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
|
|
|
|
matrice_moys_ues,
|
|
|
|
self.matrice_coeffs_moy_gen,
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
)
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
# Affichage de debug
|
|
|
|
aff = pe_affichage.repr_profil_coeffs(
|
|
|
|
self.matrice_coeffs_moy_gen, with_index=True
|
|
|
|
)
|
|
|
|
pe_affichage.pe_print(f" > Moyenne générale calculée avec : {aff}")
|
2024-02-18 19:24:03 +01:00
|
|
|
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
def has_notes_tag(self, tag):
|
2024-02-19 20:00:11 +01:00
|
|
|
"""Détermine si le SxTag, pour un tag donné, est en cours d'évaluation.
|
|
|
|
Si oui, n'a pas (encore) de notes dans le resformsemestre final.
|
2024-02-18 19:24:03 +01:00
|
|
|
|
2024-02-19 20:00:11 +01:00
|
|
|
Args:
|
|
|
|
tag: Le tag visé
|
2024-02-18 19:24:03 +01:00
|
|
|
|
2024-02-19 20:00:11 +01:00
|
|
|
Returns:
|
|
|
|
True si a des notes, False sinon
|
|
|
|
"""
|
|
|
|
moy_tag_dernier_sem = self.ressembuttag_final.moyennes_tags[tag]
|
2024-02-27 16:18:08 +01:00
|
|
|
return moy_tag_dernier_sem.has_notes()
|
2024-02-15 17:05:03 +01:00
|
|
|
|
|
|
|
def __eq__(self, other):
|
2024-02-17 02:35:43 +01:00
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"""Egalité de 2 SxTag sur la base de leur identifiant"""
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return self.sxtag_id == other.sxtag_id
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2024-02-15 17:05:03 +01:00
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def get_repr(self, verbose=False) -> str:
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"""Renvoie une représentation textuelle (celle de la trajectoire sur laquelle elle
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est basée)"""
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2024-02-19 14:50:38 +01:00
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if verbose:
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2024-02-20 16:22:22 +01:00
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return f"SXTag basé sur {self.semx.get_repr()}"
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2024-02-19 14:50:38 +01:00
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|
|
else:
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# affichage = [str(fid) for fid in self.ressembuttags]
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2024-02-27 14:39:14 +01:00
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|
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return f"SXTag {self.agregat}#{self.fid_final}"
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|
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2024-02-27 16:18:08 +01:00
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|
def compute_notes_ues_cube(self, tag) -> (pd.DataFrame, np.array):
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2024-02-27 14:39:14 +01:00
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"""Construit le cube de notes des UEs (etudid x accronyme_ue x semestre_aggregé)
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nécessaire au calcul des moyennes du tag pour le RCS Sx.
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(Renvoie également le dataframe associé pour debug).
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Args:
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tag: Le tag considéré (personalisé ou "but")
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2024-02-25 12:45:58 +01:00
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|
"""
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2024-02-27 14:39:14 +01:00
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|
|
# Index du cube (etudids -> dim 0, ues -> dim 1, semestres -> dim2)
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# etudids_sorted = etudids_sorted
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# acronymes_ues = sorted([ue.acronyme for ue in selMf.ues.values()])
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|
semestres_id = list(self.ressembuttags.keys())
|
2024-02-25 12:45:58 +01:00
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|
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
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dfs = {}
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2024-02-19 20:00:11 +01:00
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2024-02-27 14:39:14 +01:00
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|
for frmsem_id in semestres_id:
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# Partant d'un dataframe vierge
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df = pd.DataFrame(
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np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.acronymes_sorted
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|
)
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2020-09-26 16:19:37 +02:00
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2024-02-27 14:39:14 +01:00
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|
# Charge les notes du semestre tag
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sem_tag = self.ressembuttags[frmsem_id]
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moys_tag = sem_tag.moyennes_tags[tag]
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2024-02-27 16:18:08 +01:00
|
|
|
notes = moys_tag.matrice_notes_gen # dataframe etudids x ues
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2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
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|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
# les étudiants et les acronymes communs
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etudids_communs, acronymes_communs = pe_comp.find_index_and_columns_communs(
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|
df, notes
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|
|
)
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
# Recopie
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df.loc[etudids_communs, acronymes_communs] = notes.loc[
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|
etudids_communs, acronymes_communs
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|
|
]
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2024-02-19 14:50:38 +01:00
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|
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
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|
# Supprime tout ce qui n'est pas numérique
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for col in df.columns:
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df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors="coerce")
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2024-02-19 14:50:38 +01:00
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|
|
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
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|
|
# Stocke le df
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dfs[frmsem_id] = df
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2024-01-20 16:34:38 +01:00
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|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
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|
|
"""Réunit les notes sous forme d'un cube etudids x ues x semestres"""
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semestres_x_etudids_x_ues = [dfs[fid].values for fid in dfs]
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etudids_x_ues_x_semestres = np.stack(semestres_x_etudids_x_ues, axis=-1)
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return dfs, etudids_x_ues_x_semestres
|
2024-01-20 16:34:38 +01:00
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|
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
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|
def compute_notes_ues(
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self,
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set_cube: np.array,
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masque_cube: np.array,
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|
inscr_mask: np.array,
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|
) -> pd.DataFrame:
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|
"""Calcule la moyenne par UEs à un tag donné en prenant la note maximum (UE
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|
par UE) obtenue par un étudiant à un semestre.
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2024-02-19 14:50:38 +01:00
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2024-02-27 14:39:14 +01:00
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|
Args:
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|
set_cube: notes moyennes aux modules ndarray
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(semestre_ids x etudids x UEs), des floats avec des NaN
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masque_cube: masque indiquant si la note doit être prise en compte ndarray
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(semestre_ids x etudids x UEs), des 1.0 ou des 0.0
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|
inscr_mask: masque etudids x UE traduisant les inscriptions des
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étudiants aux UE (du semestre terminal)
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Returns:
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Un DataFrame avec pour columns les moyennes par ues,
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et pour rows les etudid
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"""
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# etudids_sorted: liste des étudiants (dim. 0 du cube) trié par etudid
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# acronymes_sorted: liste des acronymes des ues (dim. 1 du cube) trié par acronyme
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nb_etuds, nb_ues, nb_semestres = set_cube.shape
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nb_etuds_mask, nb_ues_mask = inscr_mask.shape
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# assert nb_etuds == len(self.etudids_sorted)
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# assert nb_ues == len(self.acronymes_sorted)
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# assert nb_etuds == nb_etuds_mask
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|
# assert nb_ues == nb_ues_mask
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|
# Entrées à garder dans le cube en fonction du masque d'inscription aux UEs du parcours
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inscr_mask_3D = np.stack([inscr_mask] * nb_semestres, axis=-1)
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set_cube = set_cube * inscr_mask_3D
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|
# Entrées à garder en fonction des UEs capitalisées ou non
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set_cube = set_cube * masque_cube
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# Quelles entrées du cube contiennent des notes ?
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mask = ~np.isnan(set_cube)
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# Enlève les NaN du cube pour les entrées manquantes : NaN -> -1.0
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set_cube_no_nan = np.nan_to_num(set_cube, nan=-1.0)
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# Les moyennes par ues
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# TODO: Pour l'instant un max sans prise en compte des UE capitalisées
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etud_moy = np.max(set_cube_no_nan, axis=2)
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# Fix les max non calculé -1 -> NaN
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etud_moy[etud_moy < 0] = np.NaN
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# Le dataFrame
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etud_moy_tag_df = pd.DataFrame(
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etud_moy,
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index=self.etudids_sorted, # les etudids
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|
|
columns=self.acronymes_sorted, # les acronymes d'UEs
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|
|
)
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2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
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|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
etud_moy_tag_df = etud_moy_tag_df.fillna(np.nan)
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
|
2024-02-27 14:39:14 +01:00
|
|
|
return etud_moy_tag_df
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
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|
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|
|
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
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|
def compute_masques_capitalisation_cube(
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2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
etudids_sorted: list[int],
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
acronymes_sorted: list[str],
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
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|
ressembuttags: dict[int, pe_ressemtag.ResSemBUTTag],
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|
|
|
formsemestre_id_final: int,
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|
) -> (pd.DataFrame, np.array):
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2024-02-20 09:13:19 +01:00
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|
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"""Construit le cube traduisant les masques des UEs à prendre en compte dans le calcul
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des moyennes, en utilisant le dataFrame de capitalisations de chaque ResSemBUTTag
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|
Ces masques contiennent : 1 si la note doit être prise en compte, 0 sinon
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2024-02-19 14:50:38 +01:00
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|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
Le masque des UEs à prendre en compte correspondant au semestre final (identifié par
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son formsemestre_id_final) est systématiquement à 1 (puisque les résultats
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|
de ce semestre doivent systématiquement
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être pris en compte notamment pour les étudiants non redoublant).
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2024-02-19 14:50:38 +01:00
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|
Args:
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|
etudids_sorted: La liste des etudids triés par ordre croissant (dim 0)
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2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
acronymes_sorted: La liste des acronymes de UEs triés par acronyme croissant (dim 1)
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
ressembuttags: Le dictionnaire des résultats de semestres BUT (tous tags confondus)
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
formsemestre_id_final: L'identifiant du formsemestre_id_final
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
"""
|
|
|
|
# Index du cube (etudids -> dim 0, ues -> dim 1, semestres -> dim2)
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# etudids_sorted = etudids_sorted
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# acronymes_ues = sorted([ue.acronyme for ue in selMf.ues.values()])
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semestres_id = list(ressembuttags.keys())
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dfs = {}
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for frmsem_id in semestres_id:
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# Partant d'un dataframe contenant des 1.0
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|
if frmsem_id == formsemestre_id_final:
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2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
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|
df = pd.DataFrame(1.0, index=etudids_sorted, columns=acronymes_sorted)
|
2024-02-19 20:00:11 +01:00
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|
|
else: # semestres redoublés
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2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
df = pd.DataFrame(0.0, index=etudids_sorted, columns=acronymes_sorted)
|
2024-02-19 14:50:38 +01:00
|
|
|
|
2024-02-20 09:13:19 +01:00
|
|
|
# Traitement des capitalisations : remplace les infos de capitalisations par les coeff 1 ou 0
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2024-02-19 14:50:38 +01:00
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capitalisations = ressembuttags[frmsem_id].capitalisations
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capitalisations = capitalisations.replace(True, 1.0).replace(False, 0.0)
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2024-02-20 09:13:19 +01:00
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# Met à 0 les coeffs des UEs non capitalisées pour les étudiants
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# inscrits dans les 2 semestres: 1.0*False => 0.0
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2024-02-19 14:50:38 +01:00
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|
etudids_communs, acronymes_communs = pe_comp.find_index_and_columns_communs(
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|
df, capitalisations
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)
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df.loc[etudids_communs, acronymes_communs] = capitalisations.loc[
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|
etudids_communs, acronymes_communs
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|
]
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# Stocke le df
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dfs[frmsem_id] = df
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"""Réunit les notes sous forme d'un cube etudids x ues x semestres"""
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semestres_x_etudids_x_ues = [dfs[fid].values for fid in dfs]
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etudids_x_ues_x_semestres = np.stack(semestres_x_etudids_x_ues, axis=-1)
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|
return dfs, etudids_x_ues_x_semestres
|