ScoDoc-PE/app/comp/moy_ue.py

193 lines
7.2 KiB
Python

# -*- mode: python -*-
# -*- coding: utf-8 -*-
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# Gestion scolarite IUT
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# Copyright (c) 1999 - 2021 Emmanuel Viennet. All rights reserved.
#
# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
# (at your option) any later version.
#
# This program is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# along with this program; if not, write to the Free Software
# Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA
#
# Emmanuel Viennet emmanuel.viennet@viennet.net
#
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"""Fonctions de calcul des moyennes d'UE
"""
import numpy as np
import pandas as pd
from app import db
from app import models
from app.models import UniteEns, Module, ModuleImpl, ModuleUECoef
from app.comp import moy_mod
from app.models.formsemestre import FormSemestre
from app.scodoc import sco_codes_parcours
def df_load_module_coefs(formation_id: int, semestre_idx: int = None) -> pd.DataFrame:
"""Charge les coefs des modules de la formation pour le semestre indiqué.
Ces coefs lient les modules à chaque UE.
Résultat: (module_coefs_df, ues, modules)
DataFrame rows = UEs, columns = modules, value = coef.
Considère toutes les UE (sauf sport) et modules du semestre.
Les coefs non définis (pas en base) sont mis à zéro.
Si semestre_idx None, prend toutes les UE de la formation.
"""
ues = UniteEns.query.filter_by(formation_id=formation_id).filter(
UniteEns.type != sco_codes_parcours.UE_SPORT
)
modules = Module.query.filter_by(formation_id=formation_id)
if semestre_idx is not None:
ues = ues.filter_by(semestre_idx=semestre_idx)
modules = modules.filter_by(semestre_id=semestre_idx)
ues = ues.all()
modules = modules.all()
ue_ids = [ue.id for ue in ues]
module_ids = [module.id for module in modules]
module_coefs_df = pd.DataFrame(columns=module_ids, index=ue_ids, dtype=float)
for mod_coef in (
db.session.query(ModuleUECoef)
.filter(UniteEns.formation_id == formation_id)
.filter(ModuleUECoef.ue_id == UniteEns.id)
):
module_coefs_df[mod_coef.module_id][mod_coef.ue_id] = mod_coef.coef
module_coefs_df.fillna(value=0, inplace=True)
return module_coefs_df, ues, modules
def df_load_modimpl_coefs(formsemestre: models.FormSemestre) -> pd.DataFrame:
"""Charge les coefs des modules du formsemestre indiqué.
Comme df_load_module_coefs mais prend seulement les UE
et modules du formsemestre.
Résultat: (module_coefs_df, ues, modules)
DataFrame rows = UEs, columns = modimpl, value = coef.
"""
ues = formsemestre.query_ues().all()
ue_ids = [x.id for x in ues]
modimpls = formsemestre.modimpls.all()
modimpl_ids = [x.id for x in modimpls]
mod2impl = {m.module.id: m.id for m in modimpls}
modimpl_coefs_df = pd.DataFrame(columns=modimpl_ids, index=ue_ids, dtype=float)
mod_coefs = (
db.session.query(ModuleUECoef)
.filter(ModuleUECoef.module_id == ModuleImpl.module_id)
.filter(ModuleImpl.formsemestre_id == formsemestre.id)
)
for mod_coef in mod_coefs:
modimpl_coefs_df[mod2impl[mod_coef.module_id]][mod_coef.ue_id] = mod_coef.coef
modimpl_coefs_df.fillna(value=0, inplace=True)
return modimpl_coefs_df, ues, modimpls
def notes_sem_assemble_cube(modimpls_notes: list[pd.DataFrame]) -> np.ndarray:
"""Réuni les notes moyennes des modules du semestre en un "cube"
modimpls_notes : liste des moyennes de module
(DataFrames rendus par compute_module_moy, (etud x UE))
Resultat: ndarray (etud x module x UE)
"""
modimpls_notes_arr = [df.values for df in modimpls_notes]
modimpls_notes = np.stack(modimpls_notes_arr)
# passe de (mod x etud x ue) à (etud x mod x UE)
return modimpls_notes.swapaxes(0, 1)
def notes_sem_load_cube(formsemestre_id):
"""Calcule le cube des notes du semestre
(charge toutes les notes, calcule les moyenne des modules
et assemble le cube)
Resultat: ndarray (etuds x modimpls x UEs)
"""
formsemestre = FormSemestre.query.get(formsemestre_id)
modimpls_notes = []
for modimpl in formsemestre.modimpls:
evals_notes, evaluations = moy_mod.df_load_modimpl_notes(modimpl.id)
evals_poids, ues = moy_mod.df_load_evaluations_poids(modimpl.id)
etuds_moy_module = moy_mod.compute_module_moy(
evals_notes, evals_poids, evaluations
)
modimpls_notes.append(etuds_moy_module)
return notes_sem_assemble_cube(modimpls_notes)
def compute_ue_moys(
sem_cube: np.array,
etuds: list,
modimpls: list,
ues: list,
modimpl_inscr_df: pd.DataFrame,
modimpl_coefs_df: pd.DataFrame,
) -> pd.DataFrame:
"""Calcul de la moyenne d'UE
La moyenne d'UE est un nombre (note/20), ou NI ou NA ou ERR
NI non inscrit à (au moins un) module de cette UE
NA pas de notes disponibles
ERR erreur dans une formule utilisateur. [XXX pas encore gérées ici]
sem_cube: notes moyennes aux modules
ndarray (etuds x modimpls x UEs)
(floats avec des NaN)
etuds : lites des étudiants (dim. 0 du cube)
modimpls : liste des modules à considérer (dim. 1 du cube)
ues : liste des UE (dim. 2 du cube)
module_inscr_df: matrice d'inscription du semestre (etud x modimpl)
module_coefs_df: matrice coefficients (UE x modimpl)
Resultat: DataFrame columns UE, rows etudid
"""
nb_etuds, nb_modules, nb_ues = sem_cube.shape
assert len(etuds) == nb_etuds
assert len(modimpls) == nb_modules
assert len(ues) == nb_ues
assert modimpl_inscr_df.shape[0] == nb_etuds
assert modimpl_inscr_df.shape[1] == nb_modules
assert modimpl_coefs_df.shape[0] == nb_ues
assert modimpl_coefs_df.shape[1] == nb_modules
modimpl_inscr = modimpl_inscr_df.values
modimpl_coefs = modimpl_coefs_df.values
# Duplique les inscriptions sur les UEs:
modimpl_inscr_stacked = np.stack([modimpl_inscr] * nb_ues, axis=2)
# Enlève les NaN du numérateur:
# si on veut prendre en compte les module avec notes neutralisées ?
# sem_cube_no_nan = np.nan_to_num(sem_cube, nan=0.0)
# Ne prend pas en compte les notes des étudiants non inscrits au module:
# Annule les notes:
sem_cube_inscrits = np.where(modimpl_inscr_stacked, sem_cube, 0.0)
# Annule les coefs des modules où l'étudiant n'est pas inscrit:
modimpl_coefs_etuds = np.where(
modimpl_inscr_stacked, np.stack([modimpl_coefs.T] * nb_etuds), 0.0
)
#
# Version vectorisée
#
etud_moy_ue = np.sum(modimpl_coefs_etuds * sem_cube_inscrits, axis=1) / np.sum(
modimpl_coefs_etuds, axis=1
)
return pd.DataFrame(
etud_moy_ue, index=modimpl_inscr_df.index, columns=modimpl_coefs_df.index
)