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

217 lines
8.7 KiB
Python
Raw Normal View History

2021-11-17 10:28:51 +01:00
# -*- mode: python -*-
# -*- coding: utf-8 -*-
##############################################################################
#
# Gestion scolarite IUT
#
# 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
#
##############################################################################
"""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
2021-11-17 10:28:51 +01:00
from app import db
from app import models
from app.models import ModuleImpl, Evaluation, EvaluationUEPoids
from app.scodoc import sco_utils as scu
2021-11-17 10:28:51 +01:00
def df_load_evaluations_poids(
moduleimpl_id: int, default_poids=1.0
) -> tuple[pd.DataFrame, list]:
2021-11-17 10:28:51 +01:00
"""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)
2021-11-17 10:28:51 +01:00
"""
modimpl = ModuleImpl.query.get(moduleimpl_id)
evaluations = Evaluation.query.filter_by(moduleimpl_id=moduleimpl_id).all()
2021-11-26 18:13:37 +01:00
ues = modimpl.formsemestre.query_ues(with_sport=False).all()
2021-11-17 10:28:51 +01:00
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
2021-11-17 10:28:51 +01:00
).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
2021-11-17 10:28:51 +01:00
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.
"""
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 des 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")
2021-11-28 16:31:33 +01:00
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.
"""
2021-11-28 16:31:33 +01:00
# L'index du dataframe est la liste des étudiants inscrits au semestre:
etudids = [
e.etudid for e in ModuleImpl.query.get(moduleimpl_id).formsemestre.inscriptions
]
evaluations = Evaluation.query.filter_by(moduleimpl_id=moduleimpl_id).all()
if evaluations:
nb_inscrits_module = len(evaluations[0].moduleimpl.inscriptions)
else:
nb_inscrits_module = 0
evals_notes = pd.DataFrame(index=etudids, dtype=float) # empty df with all students
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
""",
db.engine,
params={
"evaluation_id": evaluation.id,
"moduleimpl_id": evaluation.moduleimpl.id,
},
index_col="etudid",
dtype=np.float64,
)
evaluations_completes.append(
len(eval_df) == nb_inscrits_module or evaluation.publish_incomplete
)
2021-12-11 10:57:06 +01:00
# 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="outer", 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(
2021-11-26 17:26:34 +01:00
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
2021-12-11 10:57:06 +01:00
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
2021-12-11 10:57:06 +01:00
- evaluations: séquence d'évaluations (utilisées pour le coef et
le barème)
2021-12-11 10:57:06 +01:00
- 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.
"""
2021-11-26 17:26:34 +01:00
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
# 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)
2021-11-26 17:26:34 +01:00
evals_poids = evals_poids_df.values * evals_coefs
# -> evals_poids shape : (nb_evals, nb_ues)
2021-11-26 17:26:34 +01:00
assert evals_poids.shape == (nb_evals, nb_ues)
# Remplace les notes ATT, EXC, ABS, NaN par zéro et mets les notes sur 20:
2021-11-26 17:26:34 +01:00
evals_notes = np.where(
evals_notes_df.values > scu.NOTES_ABSENCE, evals_notes_df.values, 0.0
2021-11-26 17:26:34 +01:00
) / [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)
2021-11-26 17:26:34 +01:00
# 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,
2021-11-26 17:26:34 +01:00
)
# Calcule la moyenne pondérée sur les notes disponibles:
2021-11-26 17:26:34 +01:00
evals_notes_stacked = np.stack([evals_notes] * nb_ues, axis=2)
with np.errstate(invalid="ignore"): # ignore les 0/0 (-> NaN)
2021-11-28 16:31:33 +01:00
etuds_moy_module = np.sum(
2021-11-26 17:26:34 +01:00
evals_poids_etuds * evals_notes_stacked, axis=1
) / np.sum(evals_poids_etuds, axis=1)
2021-11-28 16:31:33 +01:00
etuds_moy_module_df = pd.DataFrame(
etuds_moy_module, index=evals_notes_df.index, columns=evals_poids_df.columns
)
2021-11-28 16:31:33 +01:00
return etuds_moy_module_df