Modification calcul bonus sport BUT

app/comp/bonus_spo.py

@@ -387,7 +387,7 @@ class BonusBordeaux1(BonusSportMultiplicatif):
     """
 
     name = "bonus_iutBordeaux1"
-    displayed_name = "IUT de Bordeaux 1"
+    displayed_name = "IUT de Bordeaux"
     classic_use_bonus_ues = True  # s'applique aux UEs en DUT et LP
     seuil_moy_gen = 10.0
     amplitude = 0.005

app/comp/moy_ue.py

@@ -218,21 +218,25 @@ def compute_ue_moys_apc(
     ues: list,
     modimpl_inscr_df: pd.DataFrame,
     modimpl_coefs_df: pd.DataFrame,
+    modimpl_mask: np.array,
 ) -> pd.DataFrame:
     """Calcul de la moyenne d'UE en mode APC (BUT).
     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]
+        ERR erreur dans une formule utilisateurs (pas gérées ici).
 
     sem_cube: notes moyennes aux modules
                 ndarray (etuds x modimpls x UEs)
                 (floats avec des NaN)
     etuds : liste des étudiants (dim. 0 du cube)
-    modimpls : liste des modules à considérer (dim. 1 du cube)
+    modimpls : liste des module_impl (dim. 1 du cube)
     ues : liste des UE (dim. 2 du cube)
     modimpl_inscr_df: matrice d'inscription du semestre (etud x modimpl)
     modimpl_coefs_df: matrice coefficients (UE x modimpl), sans UEs bonus sport
+    modimpl_mask: liste de booléens, indiquants le module doit être pris ou pas.
+                    (utilisé pour éliminer les bonus, et pourra servir à cacluler
+                    sur des sous-ensembles de modules)
 
     Résultat: DataFrame columns UE (sans bonus), rows etudid
     """
@@ -249,7 +253,8 @@ def compute_ue_moys_apc(
     assert modimpl_coefs_df.shape[0] == nb_ues_no_bonus
     assert modimpl_coefs_df.shape[1] == nb_modules
     modimpl_inscr = modimpl_inscr_df.values
-    modimpl_coefs = modimpl_coefs_df.values
+    # Met à zéro tous les coefs des modules non sélectionnés dans le masque:
+    modimpl_coefs = np.where(modimpl_mask, modimpl_coefs_df.values, 0.0)
 
     # Duplique les inscriptions sur les UEs non bonus:
     modimpl_inscr_stacked = np.stack([modimpl_inscr] * nb_ues_no_bonus, axis=2)

app/comp/res_but.py

@@ -56,14 +56,11 @@ class ResultatsSemestreBUT(NotesTableCompat):
         #       modimpl_coefs_df.columns.get_loc(modimpl.id)
         # idx de l'UE: modimpl_coefs_df.index.get_loc(ue.id)
 
-        # Elimine les coefs des modimpl bonus sports:
+        # Masque de tous les modules _sauf_ les bonus (sport)
-        modimpls_sport = [
+        modimpls_mask = [
-            modimpl
+            modimpl.module.ue.type != UE_SPORT
             for modimpl in self.formsemestre.modimpls_sorted
-            if modimpl.module.ue.type == UE_SPORT
         ]
-        for modimpl in modimpls_sport:
-            self.modimpl_coefs_df[modimpl.id] = 0
 
         self.etud_moy_ue = moy_ue.compute_ue_moys_apc(
             self.sem_cube,
@@ -72,6 +69,7 @@ class ResultatsSemestreBUT(NotesTableCompat):
             self.ues,
             self.modimpl_inscr_df,
             self.modimpl_coefs_df,
+            modimpls_mask,
         )
         # Les coefficients d'UE ne sont pas utilisés en APC
         self.etud_coef_ue_df = pd.DataFrame(
@@ -85,7 +83,7 @@ class ResultatsSemestreBUT(NotesTableCompat):
         self.etud_moy_ue -= self.malus
 
         # --- Bonus Sport & Culture
-        if len(modimpls_sport) > 0:
+        if not all(modimpls_mask):  # au moins un module bonus
             bonus_class = ScoDocSiteConfig.get_bonus_sport_class()
             if bonus_class is not None:
                 bonus: BonusSport = bonus_class(