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DocScoDoc/app/comp/bonus_spo.py

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Python
Raw Blame History

##############################################################################
# ScoDoc
# Copyright (c) 1999 - 2022 Emmanuel Viennet. All rights reserved.
# See LICENSE
##############################################################################
"""Classes spécifiques de calcul du bonus sport, culture ou autres activités
Les classes de Bonus fournissent deux méthodes:
- get_bonus_ues()
- get_bonus_moy_gen()
"""
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 bonus_sport
from app.scodoc.sco_codes_parcours import UE_SPORT
from app.scodoc.sco_utils import ModuleType
def get_bonus_sport_class_from_name(dept_id):
"""La classe de bonus sport pour le département indiqué.
Note: en ScoDoc 9, le bonus sport est défini gloabelement et
ne dépend donc pas du département.
Résultat: une sous-classe de BonusSport
"""
raise NotImplementedError()
class BonusSport:
"""Calcul du bonus sport.
Arguments:
- sem_modimpl_moys :
notes moyennes aux modules (tous les étuds x tous les modimpls)
floats avec des NaN.
En classique: sem_matrix, ndarray (etuds x modimpls)
En APC: sem_cube, ndarray (etuds x modimpls x UEs)
- ues: les ues du semestre (incluant le bonus sport)
- modimpl_inscr_df: matrice d'inscription aux modules du semestre (etud x modimpl)
- modimpl_coefs: les coefs des modules
En classique: 1d ndarray de float (modimpl)
En APC: 2d ndarray de float, (modimpl x UE) <= attention à transposer
"""
# Si vrai, en APC, si le bonus UE est None, reporte le bonus moy gen:
apc_apply_bonus_mg_to_ues = True
# Attributs virtuels:
seuil_moy_gen = None
proportion_point = None
bonus_moy_gen_limit = None
name = "virtual"
def __init__(
self,
formsemestre: FormSemestre,
sem_modimpl_moys: np.array,
ues: list,
modimpl_inscr_df: pd.DataFrame,
modimpl_coefs: np.array,
):
self.formsemestre = formsemestre
self.ues = ues
self.etuds_idx = modimpl_inscr_df.index # les étudiants inscrits au semestre
self.bonus_ues: pd.DataFrame = None # virtual
self.bonus_moy_gen: pd.Series = None # virtual
# Restreint aux modules standards des UE de type "sport":
modimpl_mask = np.array(
[
(m.module.module_type == ModuleType.STANDARD)
and (m.module.ue.type == UE_SPORT)
for m in formsemestre.modimpls_sorted
]
)
self.modimpls_spo = [
modimpl
for i, modimpl in enumerate(formsemestre.modimpls_sorted)
if modimpl_mask[i]
]
"liste des modimpls sport"
# Les moyennes des modules "sport": (une par UE en APC)
sem_modimpl_moys_spo = sem_modimpl_moys[:, modimpl_mask]
# Les inscriptions aux modules sport:
modimpl_inscr_spo = modimpl_inscr_df.values[:, modimpl_mask]
# Les coefficients des modules sport (en apc: nb_mod_sport x nb_ue)
modimpl_coefs_spo = modimpl_coefs[modimpl_mask]
# sem_modimpl_moys_spo est (nb_etuds, nb_mod_sport)
# ou (nb_etuds, nb_mod_sport, nb_ues)
nb_etuds, nb_mod_sport = sem_modimpl_moys_spo.shape[:2]
nb_ues = len(ues)
# Enlève les NaN du numérateur:
sem_modimpl_moys_no_nan = np.nan_to_num(sem_modimpl_moys_spo, nan=0.0)
# Annule les coefs des modules où l'étudiant n'est pas inscrit:
if formsemestre.formation.is_apc():
# BUT
nb_ues_no_bonus = sem_modimpl_moys.shape[2]
# Duplique les inscriptions sur les UEs non bonus:
modimpl_inscr_spo_stacked = np.stack(
[modimpl_inscr_spo] * nb_ues_no_bonus, axis=2
)
# Ne prend pas en compte les notes des étudiants non inscrits au module:
# Annule les notes:
sem_modimpl_moys_inscrits = np.where(
modimpl_inscr_spo_stacked, sem_modimpl_moys_no_nan, 0.0
)
# Annule les coefs des modules où l'étudiant n'est pas inscrit:
modimpl_coefs_etuds = np.where(
modimpl_inscr_spo_stacked,
np.stack([modimpl_coefs_spo.T] * nb_etuds),
0.0,
)
else:
# Formations classiques
# Ne prend pas en compte les notes des étudiants non inscrits au module:
# Annule les notes:
sem_modimpl_moys_inscrits = np.where(
modimpl_inscr_spo, sem_modimpl_moys_no_nan, 0.0
)
modimpl_coefs_spo = modimpl_coefs_spo.T
modimpl_coefs_etuds = np.where(
modimpl_inscr_spo, np.stack([modimpl_coefs_spo] * nb_etuds), 0.0
)
# Annule les coefs des modules NaN (nb_etuds x nb_mod_sport)
modimpl_coefs_etuds_no_nan = np.where(
np.isnan(sem_modimpl_moys_spo), 0.0, modimpl_coefs_etuds
)
#
self.compute_bonus(sem_modimpl_moys_inscrits, modimpl_coefs_etuds_no_nan)
def compute_bonus(
self,
sem_modimpl_moys_inscrits: np.ndarray,
modimpl_coefs_etuds_no_nan: np.ndarray,
):
"""Calcul des bonus: méthode virtuelle à écraser.
Arguments:
- sem_modimpl_moys_inscrits:
ndarray (nb_etuds, mod_sport) ou en APC (nb_etuds, mods_sport, nb_ue)
les notes aux modules sports auxquel l'étudiant est inscrit, 0 sinon. Pas de nans.
- modimpl_coefs_etuds_no_nan:
les coefficients: float ndarray
Résultat: None
"""
raise NotImplementedError("méthode virtuelle")
def get_bonus_ues(self) -> pd.Series:
"""Les bonus à appliquer aux UE
Résultat: DataFrame de float, index etudid, columns: ue.id
"""
if (
self.formsemestre.formation.is_apc()
and self.apc_apply_bonus_mg_to_ues
and self.bonus_ues is None
):
# reporte uniformément le bonus moyenne générale sur les UEs
# (assure la compatibilité de la plupart des anciens bonus avec le BUT)
# ues = self.formsemestre.query_ues(with_sport=False)
ues_idx = [ue.id for ue in self.formsemestre.query_ues(with_sport=False)]
bonus_moy_gen = self.get_bonus_moy_gen()
bonus_ues = np.stack([bonus_moy_gen.values] * len(ues_idx), axis=1)
return pd.DataFrame(bonus_ues, index=self.etuds_idx, columns=ues_idx)
return self.bonus_ues
def get_bonus_moy_gen(self):
"""Le bonus à appliquer à la moyenne générale.
Résultat: Series de float, index etudid
"""
return self.bonus_moy_gen
class BonusSportSimples(BonusSport):
"""Les bonus sport simples calcule un bonus à partir des notes moyennes de modules
de l'UE sport, et ce bonus est soit appliqué sur la moyenne générale (formations classiques),
soit réparti sur les UE (formations APC).
Le bonus est par défaut calculé comme:
Les points au-dessus du seuil (par défaut) 10 sur 20 obtenus dans chacun des
modules optionnels sont cumulés et une fraction de ces points cumulés s'ajoute
à la moyenne générale du semestre déjà obtenue par l'étudiant.
"""
seuil_moy_gen = 10.0 # seuls les points au dessus du seuil sont comptés
proportion_point = 0.05 # multiplie les points au dessus du seuil
def compute_bonus(self, sem_modimpl_moys_inscrits, modimpl_coefs_etuds_no_nan):
"""calcul du bonus"""
bonus_moy_gen_arr = np.sum(
np.where(
sem_modimpl_moys_inscrits > self.seuil_moy_gen,
(sem_modimpl_moys_inscrits - self.seuil_moy_gen)
* self.proportion_point,
0.0,
),
axis=1,
)
# en APC, applati la moyenne gen. XXX pourrait être fait en amont
if len(bonus_moy_gen_arr.shape) > 1:
bonus_moy_gen_arr = bonus_moy_gen_arr.sum(axis=1)
# Bonus moyenne générale, et 0 sur les UE
self.bonus_moy_gen = pd.Series(
bonus_moy_gen_arr, index=self.etuds_idx, dtype=float
)
if self.bonus_moy_gen_limit is not None:
# Seuil: bonus (sur moy. gen.) limité à bonus_moy_gen_limit points
self.bonus_moy_gen = self.bonus_moy_gen.clip(upper=self.bonus_moy_gen_limit)
# Laisse bonus_ues à None, en APC le bonus moy. gen. sera réparti sur les UEs.
# bonus_ue = np.stack([modimpl_coefs_spo.T] * nb_ues)
class BonusIUTV(BonusSportSimples):
"""Calcul bonus modules optionels (sport, culture), règle IUT Villetaneuse
Les étudiants de l'IUT peuvent suivre des enseignements optionnels
de l'Université Paris 13 (sports, musique, deuxième langue,
culture, etc) non rattachés à une unité d'enseignement. Les points
au-dessus de 10 sur 20 obtenus dans chacune des matières
optionnelles sont cumulés et 5% de ces points cumulés s'ajoutent à
la moyenne générale du semestre déjà obtenue par l'étudiant.
"""
name = "bonus_iutv"
pass # oui, c'ets le bonus par défaut
class BonusDirect(BonusSportSimples):
"""Bonus direct: les points sont directement ajoutés à la moyenne générale.
Les coefficients sont ignorés: tous les points de bonus sont sommés.
(rappel: la note est ramenée sur 20 avant application).
"""
name = "bonus_direct"
seuil_moy_gen = 0.0 # seuls les points au dessus du seuil sont comptés
proportion_point = 1.0
class BonusIUTStDenis(BonusIUTV):
"""Semblable à bonus_iutv mais sans coefficients et total limité à 0.5 points."""
name = "bonus_iut_stdenis"
bonus_moy_gen_limit = 0.5
class BonusColmar(BonusSportSimples):
"""Calcul bonus modules optionels (sport, culture), règle IUT Colmar.
Les étudiants de l'IUT peuvent suivre des enseignements optionnels
de l'U.H.A. (sports, musique, deuxième langue, culture, etc) non
rattachés à une unité d'enseignement. Les points au-dessus de 10
sur 20 obtenus dans chacune des matières optionnelles sont cumulés
dans la limite de 10 points. 5% de ces points cumulés s'ajoutent à
la moyenne générale du semestre déjà obtenue par l'étudiant.
"""
# note: cela revient à dire que l'on ajoute 5% des points au dessus de 10,
# et qu'on limite à 5% de 10, soit 0.5 points
# ce bonus est donc strictement identique à celui de St Denis (BonusIUTStDenis)
name = "bonus_colmar"
bonus_moy_gen_limit = 0.5
class BonusTours(BonusSportSimples):
"""Calcul bonus sport & culture IUT Tours.
Les notes des UE bonus (ramenées sur 20) sont sommées
et 1/40 (2,5%) est ajouté aux moyennes: soit à la moyenne générale,
soit pour le BUT à chaque moyenne d'UE.
Le bonus total est limité à 1 point.
"""
name = "bonus_tours"
bonus_moy_gen_limit = 1.0 #
seuil_moy_gen = 0.0 # seuls les points au dessus du seuil sont comptés
proportion_point = 1.0 / 40.0
# ---- Un peu moins simples (mais pas trop compliqué)
class BonusVilleAvray(BonusSport):
"""Calcul bonus modules optionels (sport, culture), règle IUT Ville d'Avray
Les étudiants de l'IUT peuvent suivre des enseignements optionnels
de l'Université Paris 10 (C2I) non rattachés à une unité d'enseignement.
Si la note est >= 10 et < 12, bonus de 0.1 point
Si la note est >= 12 et < 16, bonus de 0.2 point
Si la note est >= 16, bonus de 0.3 point
Ce bonus s'ajoute à la moyenne générale du semestre déjà obtenue par
l'étudiant.
"""
name = "bonus_iutva"
def compute_bonus(self, sem_modimpl_moys_inscrits, modimpl_coefs_etuds_no_nan):
"""calcul du bonus"""
# Calcule moyenne pondérée des notes de sport:
bonus_moy_gen_arr = np.sum(
sem_modimpl_moys_inscrits * modimpl_coefs_etuds_no_nan, axis=1
) / np.sum(modimpl_coefs_etuds_no_nan, axis=1)
bonus_moy_gen_arr[bonus_moy_gen_arr >= 10.0] = 0.1
bonus_moy_gen_arr[bonus_moy_gen_arr >= 12.0] = 0.2
bonus_moy_gen_arr[bonus_moy_gen_arr >= 16.0] = 0.3
# Bonus moyenne générale, et 0 sur les UE
self.bonus_moy_gen = pd.Series(
bonus_moy_gen_arr, index=self.etuds_idx, dtype=float
)
if self.bonus_moy_gen_limit is not None:
# Seuil: bonus (sur moy. gen.) limité à bonus_moy_gen_limit points
self.bonus_moy_gen = self.bonus_moy_gen.clip(upper=self.bonus_moy_gen_limit)
# Laisse bonus_ues à None, en APC le bonus moy. gen. sera réparti sur les UEs.
def get_bonus_class_dict(start=BonusSport, d=None):
"""Dictionnaire des classes de bonus
(liste les sous-classes de BonusSport ayant un nom)
Resultat: { name : class }
"""
if d is None:
d = {}
if start.name != "virtual":
d[start.name] = start
for subclass in start.__subclasses__():
get_bonus_class_dict(subclass, d=d)
return d
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