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Calculs moyennes modules BUT: tests unitaires complets, corrections.

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Emmanuel Viennet 2021-11-23 21:54:54 +01:00
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48
app/comp/moy_mod.py
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@ -90,7 +90,7 @@ def df_load_modimpl_notes(moduleimpl_id: int) -> pd.DataFrame:
L'ensemble des étudiants est celui des inscrits au module.
Les notes renvoyées sont "brutes" et peuvent prendre els valeurs:
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
absent: NaN
@ -104,13 +104,14 @@ def df_load_modimpl_notes(moduleimpl_id: int) -> pd.DataFrame:
evals_notes = pd.DataFrame(index=etudids, dtype=float) # empty df with all students
for evaluation in evaluations:
eval_df = pd.read_sql(
eval_df = pd.read_sql_query(
"""SELECT etudid, value AS "%(evaluation_id)s"
FROM notes_notes
WHERE evaluation_id=%(evaluation_id)s""",
db.engine,
params={"evaluation_id": evaluation.evaluation_id},
params={"evaluation_id": evaluation.id},
index_col="etudid",
dtype=np.float64,
)
evals_notes = evals_notes.merge(
eval_df, how="outer", left_index=True, right_index=True
@ -119,32 +120,20 @@ def df_load_modimpl_notes(moduleimpl_id: int) -> pd.DataFrame:
return evals_notes, evaluations
def normalize_evals_notes(evals_notes: pd.DataFrame, evaluations: list) -> pd.DataFrame:
"""Transforme les notes brutes (en base) en valeurs entre 0 et 20:
les notes manquantes, ABS, EXC ATT sont mises à zéro, et les valeurs
normalisées entre 0 et 20.
Return: notes sur 20"""
# Le fillna (pour traiter les ABS) est inutile car le where matche le NaN
# eval_df.fillna(value=0.0, inplace=True)
return evals_notes.where(evals_notes > -1000, 0) / [
e.note_max / 20.0 for e in evaluations
]
def compute_module_moy(
evals_notes: pd.DataFrame,
evals_poids: pd.DataFrame,
evals_coefs=1.0,
evaluations: list,
) -> pd.DataFrame:
"""Calcule les moyennes des étudiants dans ce module
- evals_notes : DataFrame, colonnes: EVALS, Lignes: etudid
valeur: float, ou NOTES_ATTENTE ou NOTES_NEUTRALISE
Les NaN (ABS) doivent avoir déjà été remplacés par des zéros.
valeur: notes brutes, float ou NOTES_ATTENTE ou NOTES_NEUTRALISE
Les NaN désignent les ABS.
- evals_poids: DataFrame, colonnes: UEs, Lignes: EVALs
- evals_coefs: sequence, 1 coef par UE
- evaluations: séquence d'évaluations (utilisées pour le coef et le barème)
Résultat: DataFrame, colonnes UE, lignes etud
= la note de l'étudiant dans chaque UE pour ce module.
@ -154,16 +143,23 @@ def compute_module_moy(
nb_etuds = len(evals_notes)
nb_ues = evals_poids.shape[1]
etud_moy_module_arr = np.zeros((nb_etuds, nb_ues))
evals_poids_arr = evals_poids.to_numpy().transpose() * evals_coefs
evals_notes_arr = evals_notes.values # .to_numpy()
val_neutres = np.array((scu.NOTES_NEUTRALISE, scu.NOTES_ATTENTE))
evals_poids_arr = evals_poids.to_numpy().transpose() * [
e.coefficient for e in evaluations
]
# -> evals_poids_arr shape : (nb_ues, nb_evals)
# Remet les notes sur 20 (sauf notes spéciales <= -1000):
evals_notes_arr = np.where(evals_notes.values > -1000, evals_notes.values, 0.0) / [
e.note_max / 20.0 for e in evaluations
]
for i in range(nb_etuds):
note_vect = evals_notes_arr[
i
] # array [note_ue1, note_ue2, ...] de l'étudiant i
# note_vect: array [note_ue1, note_ue2, ...] de l'étudiant i
note_vect = evals_notes_arr[i]
# Les poids des évals pour cet étudiant: là où il a des notes non neutralisées
# Attention: les NaN (codant les absents) sont remplacés par des 0 dans
# evals_notes_arr mais pas dans evals_poids_etud_arr
# (la comparaison est toujours false face à un NaN)
evals_poids_etud_arr = np.where(
np.isin(note_vect, val_neutres, invert=True), evals_poids_arr, 0.0
evals_notes.values[i] <= -1000, 0, evals_poids_arr
)
# Calcule la moyenne pondérée sur les notes disponibles
with np.errstate(invalid="ignore"): # ignore les 0/0 (-> NaN)

5
app/scodoc/sco_liste_notes.py
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@ -772,10 +772,7 @@ def _add_apc_columns(
# on va y ajouter une clé par UE du semestre
evals_notes, evaluations = moy_mod.df_load_modimpl_notes(moduleimpl_id)
evals_notes_sur_20 = moy_mod.normalize_evals_notes(evals_notes, evaluations)
etud_moy_module = moy_mod.compute_module_moy(
evals_notes_sur_20, evals_poids, [e.coefficient for e in evaluations]
)
etud_moy_module = moy_mod.compute_module_moy(evals_notes, evals_poids, evaluations)
for row in rows:
for ue in ues:

88
tests/unit/test_but_modules.py
View File

@ -10,6 +10,7 @@ from app import db
from app import models
from app.comp import moy_mod
from app.comp import moy_ue
from app.models import Evaluation
from app.scodoc import sco_codes_parcours, sco_saisie_notes
from app.scodoc.sco_utils import NOTES_ATTENTE, NOTES_NEUTRALISE
@ -242,8 +243,12 @@ def test_module_moy_elem(test_client):
{"UE1": 2, "UE2": 5, "UE3": 0},
]
evals_poids = pd.DataFrame(data, index=["EVAL1", "EVAL2"], dtype=float)
evaluations = [
Evaluation(note_max=20.0, coefficient=1.0),
Evaluation(note_max=20.0, coefficient=1.0),
]
etud_moy_module_df = moy_mod.compute_module_moy(
evals_notes.fillna(0.0), evals_poids
evals_notes.fillna(0.0), evals_poids, evaluations
)
NAN = 666.0 # pour pouvoir comparer NaN et NaN (car NaN != NaN)
r = etud_moy_module_df.fillna(NAN)
@ -278,35 +283,68 @@ def test_module_moy(test_client):
e2p1, e2p2, e2p3 = 0.0, 1.0, 0.0 # poids de l'éval 2 vers les UE
evaluation1.set_ue_poids_dict({ue1.id: e1p1, ue2.id: e1p2, ue3.id: e1p3})
evaluation2.set_ue_poids_dict({ue1.id: e2p1, ue2.id: e2p2, ue3.id: e2p3})
# Saisie d'une note dans chaque éval
note1, note2 = 11.0, 12.0
t = sco_saisie_notes.notes_add(G.default_user, evaluation1.id, [(etudid, note1)])
assert t == (1, 0, [])
_ = sco_saisie_notes.notes_add(G.default_user, evaluation2.id, [(etudid, note2)])
#
# Vérifications
moduleimpl_id = evaluation1.moduleimpl_id
nb_evals = models.Evaluation.query.filter_by(moduleimpl_id=moduleimpl_id).count()
assert nb_evals == 2
nb_ues = 3
# Calcul de la moyenne du module
evals_poids, ues = moy_mod.df_load_evaluations_poids(moduleimpl_id)
assert evals_poids.shape == (nb_evals, nb_ues)
evals_notes, evaluations = moy_mod.df_load_modimpl_notes(moduleimpl_id)
evals_notes_sur_20 = moy_mod.normalize_evals_notes(evals_notes, evaluations)
etud_moy_module = moy_mod.compute_module_moy(
evals_notes_sur_20, evals_poids, [coef_e1, coef_e2]
)
# Moyenne dans les UE 1, 2, 3:
# --- Change les notes et recalcule les moyennes du module
# (rappel: on a deux évaluations: evaluation1, evaluation2, et un seul étudiant)
def change_notes(n1, n2):
# Saisie d'une note dans chaque éval
_ = sco_saisie_notes.notes_add(G.default_user, evaluation1.id, [(etudid, n1)])
_ = sco_saisie_notes.notes_add(G.default_user, evaluation2.id, [(etudid, n2)])
# Calcul de la moyenne du module
evals_poids, ues = moy_mod.df_load_evaluations_poids(moduleimpl_id)
assert evals_poids.shape == (nb_evals, nb_ues)
evals_notes, evaluations = moy_mod.df_load_modimpl_notes(moduleimpl_id)
assert evals_notes[str(evaluations[0].id)].dtype == np.float64
etud_moy_module = moy_mod.compute_module_moy(
evals_notes, evals_poids, evaluations
)
return etud_moy_module
# --- Notes ordinaires:
note1, note2 = 11.0, 12.0
sum_copo1 = e1p1 * coef_e1 + e2p1 * coef_e2 # coefs vers UE1
sum_copo2 = e1p2 * coef_e1 + e2p2 * coef_e2 #
etud_moy_module = change_notes(note1, note2)
moy_ue1 = etud_moy_module[ue1.id][etudid]
assert moy_ue1 == ((note1 * e1p1 * coef_e1) + (note2 * e2p1 * coef_e2)) / (
e1p1 * coef_e1 + e2p1 * coef_e2
)
assert moy_ue1 == ((note1 * e1p1 * coef_e1) + (note2 * e2p1 * coef_e2)) / sum_copo1
moy_ue2 = etud_moy_module[ue2.id][etudid]
assert moy_ue2 == ((note1 * e1p2 * coef_e1) + (note2 * e2p2 * coef_e2)) / (
e1p2 * coef_e1 + e2p2 * coef_e2
)
assert moy_ue2 == ((note1 * e1p2 * coef_e1) + (note2 * e2p2 * coef_e2)) / sum_copo2
moy_ue3 = etud_moy_module[ue3.id][etudid]
assert np.isnan(moy_ue3)
# moy_ue3 == ((note1 * e1p3 * coef_e1) + (note2 * e2p3 * coef_e2)) / (
# e1p3 * coef_e1 + e2p3 * coef_e2)
assert np.isnan(moy_ue3) # car les poids vers UE3 sont nuls
# --- Une Note ABS (comptée comme zéro)
etud_moy_module = change_notes(None, note2)
assert etud_moy_module[ue1.id][etudid] == (note2 * e2p1 * coef_e2) / sum_copo1
assert etud_moy_module[ue2.id][etudid] == (note2 * e2p2 * coef_e2) / sum_copo2
assert np.isnan(etud_moy_module[ue3.id][etudid])
# --- Deux notes ABS
etud_moy_module = change_notes(None, None)
assert etud_moy_module[ue1.id][etudid] == 0.0
assert etud_moy_module[ue2.id][etudid] == 0.0
assert np.isnan(etud_moy_module[ue3.id][etudid])
# --- Note EXC
etud_moy_module = change_notes(NOTES_ATTENTE, note2)
assert np.isnan(etud_moy_module[ue1.id][etudid]) # car l'eval 2 ne touche que l'UE2
assert etud_moy_module[ue2.id][etudid] == note2
assert np.isnan(etud_moy_module[ue3.id][etudid])
# --- Toutes notes ATT (ATT se traite comme EXC)
etud_moy_module = change_notes(NOTES_NEUTRALISE, NOTES_NEUTRALISE)
assert np.isnan(etud_moy_module[ue1.id][etudid])
assert np.isnan(etud_moy_module[ue2.id][etudid])
assert np.isnan(etud_moy_module[ue3.id][etudid])
# --- Barème sur 37
evaluation2.note_max = 37.0
note1, note2 = 11.0, 12.0
note_2_37 = note2 / 20 * 37
etud_moy_module = change_notes(note1, note_2_37)
moy_ue1 = etud_moy_module[ue1.id][etudid]
assert moy_ue1 == ((note1 * e1p1 * coef_e1) + (note2 * e2p1 * coef_e2)) / sum_copo1
moy_ue2 = etud_moy_module[ue2.id][etudid]
assert moy_ue2 == ((note1 * e1p2 * coef_e1) + (note2 * e2p2 * coef_e2)) / sum_copo2
moy_ue3 = etud_moy_module[ue3.id][etudid]
assert np.isnan(moy_ue3) # car les poids vers UE3 sont nuls