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forked from ScoDoc/ScoDoc
ScoDoc/app/comp/moy_mod.py

244 lines
9.8 KiB
Python

# -*- mode: python -*-
# -*- coding: utf-8 -*-
##############################################################################
#
# Gestion scolarite IUT
#
# Copyright (c) 1999 - 2022 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
#
##############################################################################
"""Fonctions de calcul des moyennes de modules (modules, ressources ou SAÉ)
Rappel: pour éviter les confusions, on appelera *poids* les coefficients d'une
évaluation dans un module, et *coefficients* ceux utilisés pour le calcul de la
moyenne générale d'une UE.
"""
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas.core.frame import DataFrame
from app import db
from app import log
from app import models
from app.models import ModuleImpl, Evaluation, EvaluationUEPoids
from app.scodoc import sco_utils as scu
def df_load_evaluations_poids(
moduleimpl_id: int, default_poids=1.0
) -> tuple[pd.DataFrame, list]:
"""Charge poids des évaluations d'un module et retourne un dataframe
rows = evaluations, columns = UE, value = poids (float).
Les valeurs manquantes (évaluations sans coef vers des UE) sont
remplies par default_poids.
Résultat: (evals_poids, liste de UE du semestre)
"""
modimpl = ModuleImpl.query.get(moduleimpl_id)
evaluations = Evaluation.query.filter_by(moduleimpl_id=moduleimpl_id).all()
ues = modimpl.formsemestre.query_ues(with_sport=False).all()
ue_ids = [ue.id for ue in ues]
evaluation_ids = [evaluation.id for evaluation in evaluations]
df = pd.DataFrame(columns=ue_ids, index=evaluation_ids, dtype=float)
for eval_poids in EvaluationUEPoids.query.join(
EvaluationUEPoids.evaluation
).filter_by(moduleimpl_id=moduleimpl_id):
df[eval_poids.ue_id][eval_poids.evaluation_id] = eval_poids.poids
if default_poids is not None:
df.fillna(value=default_poids, inplace=True)
return df, ues
def check_moduleimpl_conformity(
moduleimpl, evals_poids: pd.DataFrame, modules_coefficients: pd.DataFrame
) -> bool:
"""Vérifie que les évaluations de ce moduleimpl sont bien conformes
au PN.
Un module est dit *conforme* si et seulement si la somme des poids de ses
évaluations vers une UE de coefficient non nul est non nulle.
"""
nb_evals, nb_ues = evals_poids.shape
if nb_evals == 0:
return True # modules vides conformes
if nb_ues == 0:
return False # situation absurde (pas d'UE)
if len(modules_coefficients) != nb_ues:
# bug ?
log(
"check_moduleimpl_conformity: nb ue incoherent (moduleimpl.id={moduleimpl.id})"
)
return False
module_evals_poids = evals_poids.transpose().sum(axis=1).to_numpy() != 0
check = all(
(modules_coefficients[moduleimpl.module.id].to_numpy() != 0)
== module_evals_poids
)
return check
def df_load_modimpl_notes(moduleimpl_id: int) -> tuple:
"""Construit un dataframe avec toutes les notes de toutes les évaluations du module.
colonnes: le nom de la colonne est l'evaluation_id (int)
index (lignes): etudid (int)
Résultat: (evals_notes, liste de évaluations du moduleimpl,
liste de booleens indiquant si l'évaluation est "complete")
L'ensemble des étudiants est celui des inscrits au SEMESTRE.
Les notes renvoyées sont "brutes" (séries de floats) et peuvent prendre les valeurs:
note : float (valeur enregistrée brute, non normalisée sur 20)
pas de note: NaN (rien en bd, ou étudiant non inscrit au module)
absent: NOTES_ABSENCE (NULL en bd)
excusé: NOTES_NEUTRALISE (voir sco_utils)
attente: NOTES_ATTENTE
L'évaluation "complete" (prise en compte dans les calculs) si:
- soit tous les étudiants inscrits au module ont des notes
- soit elle a été déclarée "à prise ne compte immédiate" (publish_incomplete)
N'utilise pas de cache ScoDoc.
"""
# L'index du dataframe est la liste des étudiants inscrits au semestre,
# sans les démissionnaires
etudids = [
e.etudid
for e in ModuleImpl.query.get(moduleimpl_id).formsemestre.get_inscrits(
include_dem=False
)
]
evaluations = Evaluation.query.filter_by(moduleimpl_id=moduleimpl_id).all()
# --- Calcul nombre d'inscrits pour détermnier si évaluation "complete":
if evaluations:
# on prend les inscrits au module ET au semestre (donc sans démissionnaires)
inscrits_module = {
ins.etud.id for ins in evaluations[0].moduleimpl.inscriptions
}.intersection(etudids)
nb_inscrits_module = len(inscrits_module)
else:
nb_inscrits_module = 0
# empty df with all students:
evals_notes = pd.DataFrame(index=etudids, dtype=float)
evaluations_completes = []
for evaluation in evaluations:
eval_df = pd.read_sql_query(
"""SELECT n.etudid, n.value AS "%(evaluation_id)s"
FROM notes_notes n, notes_moduleimpl_inscription i
WHERE evaluation_id=%(evaluation_id)s
AND n.etudid = i.etudid
AND i.moduleimpl_id = %(moduleimpl_id)s
ORDER BY n.etudid
""",
db.engine,
params={
"evaluation_id": evaluation.id,
"moduleimpl_id": evaluation.moduleimpl.id,
},
index_col="etudid",
)
eval_df[str(evaluation.id)] = pd.to_numeric(eval_df[str(evaluation.id)])
# is_complete ssi tous les inscrits (non dem) au semestre ont une note
is_complete = (
len(set(eval_df.index).intersection(etudids)) == nb_inscrits_module
) or evaluation.publish_incomplete
evaluations_completes.append(is_complete)
# NULL en base => ABS (= -999)
eval_df.fillna(scu.NOTES_ABSENCE, inplace=True)
# Ce merge met à NULL les élements non présents
# (notes non saisies ou etuds non inscrits au module):
evals_notes = evals_notes.merge(
eval_df, how="left", left_index=True, right_index=True
)
# Force columns names to integers (evaluation ids)
evals_notes.columns = pd.Int64Index(
[int(x) for x in evals_notes.columns], dtype="int64"
)
return evals_notes, evaluations, evaluations_completes
def compute_module_moy(
evals_notes_df: pd.DataFrame,
evals_poids_df: pd.DataFrame,
evaluations: list,
evaluations_completes: list,
) -> pd.DataFrame:
"""Calcule les moyennes des étudiants dans ce module
- evals_notes : DataFrame, colonnes: EVALS, Lignes: etudid
valeur: notes brutes, float ou NOTES_ATTENTE, NOTES_NEUTRALISE,
NOTES_ABSENCE.
Les NaN désignent les notes manquantes (non saisies).
- evals_poids: DataFrame, colonnes: UEs, Lignes: EVALs
- evaluations: séquence d'évaluations (utilisées pour le coef et
le barème)
- evaluations_completes: séquence de booléens indiquant les
évals à prendre en compte.
Résultat: DataFrame, colonnes UE, lignes etud
= la note de l'étudiant dans chaque UE pour ce module.
ou NaN si les évaluations (dans lesquelles l'étudiant à des notes)
ne donnent pas de coef vers cette UE.
"""
nb_etuds, nb_evals = evals_notes_df.shape
nb_ues = evals_poids_df.shape[1]
assert evals_poids_df.shape[0] == nb_evals # compat notes/poids
if nb_etuds == 0:
return pd.DataFrame(index=[], columns=evals_poids_df.columns)
# Coefficients des évaluations, met à zéro ceux des évals incomplètes:
evals_coefs = (
np.array(
[e.coefficient for e in evaluations],
dtype=float,
)
* evaluations_completes
).reshape(-1, 1)
evals_poids = evals_poids_df.values * evals_coefs
# -> evals_poids shape : (nb_evals, nb_ues)
assert evals_poids.shape == (nb_evals, nb_ues)
# Remplace les notes ATT, EXC, ABS, NaN par zéro et mets les notes sur 20:
evals_notes = np.where(
evals_notes_df.values > scu.NOTES_ABSENCE, evals_notes_df.values, 0.0
) / [e.note_max / 20.0 for e in evaluations]
# Les poids des évals pour les étudiant: là où il a des notes non neutralisées
# (ABS n'est pas neutralisée, mais ATTENTE et NEUTRALISE oui)
# Note: les NaN sont remplacés par des 0 dans evals_notes
# et dans dans evals_poids_etuds
# (rappel: la comparaison est toujours false face à un NaN)
# shape: (nb_etuds, nb_evals, nb_ues)
poids_stacked = np.stack([evals_poids] * nb_etuds)
evals_poids_etuds = np.where(
np.stack([evals_notes_df.values] * nb_ues, axis=2) > scu.NOTES_NEUTRALISE,
poids_stacked,
0,
)
# Calcule la moyenne pondérée sur les notes disponibles:
evals_notes_stacked = np.stack([evals_notes] * nb_ues, axis=2)
with np.errstate(invalid="ignore"): # ignore les 0/0 (-> NaN)
etuds_moy_module = np.sum(
evals_poids_etuds * evals_notes_stacked, axis=1
) / np.sum(evals_poids_etuds, axis=1)
etuds_moy_module_df = pd.DataFrame(
etuds_moy_module, index=evals_notes_df.index, columns=evals_poids_df.columns
)
return etuds_moy_module_df