cleo/ScoDoc-PE
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Début de la mise en place des RCUEs

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Cléo Baras 2024-03-06 18:32:41 +01:00
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85
app/pe/moys/pe_rcstag.py
View File

@ -144,14 +144,16 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
notes_cube,
coeffs_df,
coeffs_cube,
) = self.compute_cubes(tag)
coeffs_rcues_df,
coeffs_rcues_cube,
) = self.assemble_cubes(tag)
# Calcule les moyennes, et synthétise les coeffs
(
moys_competences,
matrice_coeffs_moy_gen,
) = self.compute_notes_et_coeffs_competences(
notes_cube, coeffs_cube, inscr_cube
notes_cube, coeffs_cube, coeffs_rcues_cube, inscr_cube
)
# Affichage des coeffs
@ -182,13 +184,14 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
else:
return f"{self.__class__.__name__} {self.rcs_id}"
def compute_cubes(self, tag):
"""Pour un tag donné, construit les cubes de :
def assemble_cubes(self, tag):
"""Pour un tag donné, construit les cubes :
* d'inscriptions aux compétences (etudid x competences x SxTag)
* de notes (etudid x competences x SxTag)
* de coeffs (etudid x competences x SxTag)
* des coeffs pour le calcul des moyennes générales par UE (etudid x competences x SxTag)
* des coeffs pour le calcul des regroupements cohérents d'UE/compétences
nécessaire au calcul des moyennes, en :
nécessaires au calcul des moyennes, en :
* transformant les données des UEs en données de compétences (changement de noms)
* fusionnant les données d'un même semestre, lorsque plusieurs UEs traitent d'une même compétence (cas des RCSx = Sx)
@ -203,7 +206,8 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
inscriptions_dfs = {}
notes_dfs = {}
coeffs_dfs = {}
coeffs_moy_gen_dfs = {}
coeffs_rcue_dfs = {}
for sxtag_id, sxtag in self.sxstags_aggreges.items():
# Partant de dataframes vierges
@ -213,7 +217,10 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
notes_df = pd.DataFrame(
np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.competences_sorted
)
coeffs_df = pd.DataFrame(
coeffs_moy_gen_df = pd.DataFrame(
np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.competences_sorted
)
coeffs_rcue_df = pd.DataFrame(
np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.competences_sorted
)
@ -224,7 +231,8 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
# Les inscr, les notes, les coeffs
acro_ues_inscr_parcours = sxtag.acro_ues_inscr_parcours
notes = moys_tag.matrice_notes_gen
coeffs = moys_tag.matrice_coeffs_moy_gen # les coeffs
coeffs_moy_gen = moys_tag.matrice_coeffs_moy_gen # les coeffs
coeffs_rcues = sxtag.coefs_rcue # dictionnaire UE -> coeff
# Traduction des acronymes d'UE en compétences
# comp_to_ues = pe_comp.asso_comp_to_accronymes(self.acronymes_ues_to_competences)
@ -253,14 +261,26 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
etudids_communs, acronyme
]
# Les coeffs
etuds_avec_coeffs = coeffs[coeffs[acronyme].notnull()].index
# Les coeffs pour la moyenne générale
etuds_avec_coeffs = coeffs_moy_gen[
coeffs_moy_gen[acronyme].notnull()
].index
etudids_communs = list(
coeffs_df.index.intersection(etuds_avec_coeffs)
coeffs_moy_gen_df.index.intersection(etuds_avec_coeffs)
)
coeffs_df.loc[etudids_communs, competence] = coeffs.loc[
etudids_communs, acronyme
coeffs_moy_gen_df.loc[
etudids_communs, competence
] = coeffs_moy_gen.loc[etudids_communs, acronyme]
# Les coeffs des RCUE reportés là où les étudiants ont des notes
etuds_avec_notes = notes[notes[acronyme].notnull()].index
etudids_communs = list(
notes_df.index.intersection(etuds_avec_notes)
)
coeffs_rcue_df.loc[etudids_communs, competence] = coeffs_rcues[
acronyme
]
# Supprime tout ce qui n'est pas numérique
# for col in notes_df.columns:
# notes_df[col] = pd.to_numeric(notes_df[col], errors="coerce")
@ -268,9 +288,10 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
# Stocke les dfs
inscriptions_dfs[sxtag_id] = inscription_df
notes_dfs[sxtag_id] = notes_df
coeffs_dfs[sxtag_id] = coeffs_df
coeffs_moy_gen_dfs[sxtag_id] = coeffs_moy_gen_df
coeffs_rcue_dfs[sxtag_id] = coeffs_rcue_df
"""Réunit les inscriptions sous forme d'un cube etudids x competences x semestres"""
# Réunit les inscriptions sous forme d'un cube etudids x competences x semestres
sxtag_x_etudids_x_comps = [
inscriptions_dfs[sxtag_id] for sxtag_id in self.sxstags_aggreges
]
@ -278,25 +299,37 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
sxtag_x_etudids_x_comps, axis=-1
)
"""Réunit les notes sous forme d'un cube etudids x competences x semestres"""
# Réunit les notes sous forme d'un cube etudids x competences x semestres
sxtag_x_etudids_x_comps = [
notes_dfs[sxtag_id] for sxtag_id in self.sxstags_aggreges
]
notes_etudids_x_comps_x_sxtag = np.stack(sxtag_x_etudids_x_comps, axis=-1)
"""Réunit les coeffs sous forme d'un cube etudids x competences x semestres"""
# Réunit les coeffs sous forme d'un cube etudids x competences x semestres
sxtag_x_etudids_x_comps = [
coeffs_dfs[sxtag_id] for sxtag_id in self.sxstags_aggreges
coeffs_moy_gen_dfs[sxtag_id] for sxtag_id in self.sxstags_aggreges
]
coeffs_etudids_x_comps_x_sxtag = np.stack(sxtag_x_etudids_x_comps, axis=-1)
# Normalise les coeffs de rcue par année (pour que le poids des années soit le
# même)
# Réunit les coeffs sous forme d'un cube etudids x competences x semestres
sxtag_x_etudids_x_comps = [
coeffs_rcue_dfs[sxtag_id] for sxtag_id in self.sxstags_aggreges
]
coeffs_rcues_etudids_x_comps_x_sxtag = np.stack(
sxtag_x_etudids_x_comps, axis=-1
)
return (
inscriptions_dfs,
inscriptions_etudids_x_comps_x_sxtag,
notes_dfs,
notes_etudids_x_comps_x_sxtag,
coeffs_dfs,
coeffs_moy_gen_dfs,
coeffs_etudids_x_comps_x_sxtag,
coeffs_rcue_dfs,
coeffs_rcues_etudids_x_comps_x_sxtag,
)
def _do_taglist(self) -> list[str]:
@ -324,7 +357,11 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
return dict_competences
def compute_notes_et_coeffs_competences(
self, notes_cube: np.array, coeffs_cube: np.array, inscr_mask: np.array
self,
notes_cube: np.array,
coeffs_cube: np.array,
coeffs_rcue: np.array,
inscr_mask: np.array,
):
"""Calcule la moyenne par compétences (à un tag donné) sur plusieurs semestres (partant du set_cube).
@ -337,8 +374,10 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
notes_cube: notes moyennes aux compétences ndarray
(etuds x UEs|compétences x sxtags), des floats avec des NaN
coeffs_cube: coeffs appliqués aux compétences
(etuds x UEs|compétences x sxtags), des floats avec des NaN
inscr_mask: inscrptions aux compétences ndarray
(etuds x UEs|compétences x sxtags) dans le calcul des moyennes générales,
des floats avec des NaN
coeffs_rcue_cube: coeffs des RCUE appliqués dans les moyennes de RCS
inscr_mask: inscriptions aux compétences ndarray
(etuds x UEs|compétences x sxtags), des 0 et des 1
Returns:
Un DataFrame avec pour columns les moyennes par tags,

20
app/pe/moys/pe_ressemtag.py
View File

@ -72,6 +72,12 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
# Le nom du res_semestre taggué
self.nom = self.get_repr(verbose=True)
# Le rang du ResultatsSemestreBUT
self.semestre_id = self.formsemestre.semestre_id
"""Rang du ResultatsSemestreBUT"""
self.annee_id = (self.semestre_id - 1) // 2 + 1
"""Année du ResultatsSemestreBUT"""
# Les étudiants (etuds, états civils & etudis) ajouté
self.add_etuds(self.etuds)
self.etudids_sorted = sorted(self.etudids)
@ -87,7 +93,7 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
]
"""Liste des UEs standards du ResultatsSemestreBUT"""
# Les parcours des étudiants à ce semestre
# Les parcours des étudiants à ce semestre (None si pas de parcours)
self.parcours = []
"""Parcours auxquels sont inscrits les étudiants"""
for etudid in self.etudids_sorted:
@ -104,11 +110,11 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
# Les acronymes des UEs
self.ues_to_acronymes = {ue.id: ue.acronyme for ue in self.ues_standards}
self.acronymes_sorted = sorted(self.ues_to_acronymes.values())
"""Les acronymes de UE triés par ordre alphabétique"""
"""Liste des acronymes des UE triés par ordre alphabétique"""
# Les compétences associées aux UEs (définies par les acronymes)
self.acronymes_ues_to_competences = {}
"""Association acronyme d'UEs -> compétence"""
"""Association {acronyme d'UEs -> compétence}"""
for ue in self.ues_standards:
assert ue.niveau_competence, ScoValueError(
"Des UEs ne sont pas rattachées à des compétences"
@ -118,7 +124,7 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
self.competences_sorted = sorted(
list(set(self.acronymes_ues_to_competences.values()))
)
"""Compétences triées par nom"""
"""Liste de compétences triées par nom"""
aff = pe_affichage.repr_asso_ue_comp(self.acronymes_ues_to_competences)
pe_affichage.pe_print(f"--> UEs/Compétences : {aff}")
@ -156,6 +162,12 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
self.capitalisations = self._get_capitalisations(self.ues_standards)
"""DataFrame indiquant les UEs capitalisables d'un étudiant (etudids x )"""
# Les coeffs des RCUE
self.coefs_rcue = {}
"""Coefs de RCUE par acronyme d'UEs"""
for ue in self.ues_standards:
self.coefs_rcue[ue.acronyme] = ue.coef_rcue
# Calcul des moyennes & les classements de chaque étudiant à chaque tag
self.moyennes_tags = {}
"""Moyennes par tags (personnalisés ou 'but')"""

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app/pe/moys/pe_sxtag.py
View File

@ -109,6 +109,10 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
self.fid_final = sxtag_id[1]
self.ressembuttag_final = ressembuttags[self.fid_final]
"""Le ResSemBUTTag final"""
self.semestre_id = self.ressembuttag_final.semestre_id
"""Rang du SxTag"""
self.annee_id = self.ressembuttag_final.annee_id
"""Année du SxTag"""
# Ajoute les etudids et les états civils
self.etuds = self.ressembuttag_final.etuds
@ -137,11 +141,14 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
"""L'association acronyme d'UEs -> compétence"""
self.competences_sorted = sorted(self.acronymes_ues_to_competences.values())
"""Les compétences triées par nom"""
aff = pe_affichage.repr_asso_ue_comp(self.acronymes_ues_to_competences)
pe_affichage.pe_print(f"--> UEs/Compétences : {aff}")
# Les inscriptions des étudiants aux UEs (donnée par leur acronyme)
# Les coefs de RCUE issus du dernier semestre
self.coefs_rcue = self.ressembuttag_final.coefs_rcue
"""Coefs de RCUE par acronyme d'UEs"""
# Les inscriptions des étudiants aux UEs (données par leur acronyme)
# par report de celle du ressemfinal
self.acro_ues_inscr_parcours = self.ressembuttag_final.acro_ues_inscr_parcours