opolka/ScoDoc
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87
app/pe/moys/pe_interclasstag.py
View File

@ -41,6 +41,7 @@ from app.pe import pe_affichage
from app.pe.moys import pe_tabletags, pe_moy, pe_moytag, pe_sxtag
from app.pe.rcss import pe_rcs
import app.pe.pe_comp as pe_comp
from app.scodoc.sco_utils import ModuleType
class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
@ -119,7 +120,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
# Les données sur les tags
self.tags_sorted = self._do_taglist()
"""Liste des tags (triés par ordre alphabétique)"""
aff = pe_affichage.aff_tag(self.tags_sorted)
aff = pe_affichage.repr_tags(self.tags_sorted)
pe_affichage.pe_print(f"--> Tags : {aff}")
# Les données sur les UEs (si SxTag) ou compétences (si RCSTag)
@ -134,8 +135,8 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
f"--> Compétences : {pe_affichage.aff_competences(self.champs_sorted)}"
)
# Construit la matrice de notes
etudids_sorted = sorted(list(self.diplomes_ids))
# Etudids triés
self.etudids_sorted = sorted(list(self.diplomes_ids))
self.nom = self.get_repr()
"""Représentation textuelle de l'interclassement"""
@ -143,19 +144,24 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
# Synthétise les moyennes/classements par tag
self.moyennes_tags: dict[str, pe_moytag.MoyennesTag] = {}
for tag in self.tags_sorted:
notes = self.compute_notes_matrice(tag, etudids_sorted, self.champs_sorted)
# Les moyennes tous modules confondus
notes_gen = self.compute_notes_matrice(tag, pole=None)
# Les ressources
notes_res = self.compute_notes_matrice(tag, pole=ModuleType.RESSOURCE)
# Les SAEs
notes_saes = self.compute_notes_matrice(tag, pole=ModuleType.SAE)
coeffs = self.compute_coeffs_matrice(
tag, etudids_sorted, self.champs_sorted
)
aff = pe_affichage.aff_profil_coeffs(coeffs, with_index=True)
# Les coefficients de la moyenne générale
coeffs = self.compute_coeffs_matrice(tag)
aff = pe_affichage.repr_profil_coeffs(coeffs, with_index=True)
pe_affichage.pe_print(f"--> Moyenne 👜{tag} avec coeffs: {aff} ")
self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
tag,
self.type,
notes,
notes_gen,
notes_res,
notes_saes,
coeffs, # limite les moyennes aux étudiants de la promo
)
@ -163,29 +169,6 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
"""Une représentation textuelle"""
return f"{self.nom_rcs} par {self.type}"
def __aff_profil_coeffs(self, matrice_coeffs_moy_gen):
"""Extrait de la matrice des coeffs, les différents types d'inscription
et de coefficients (appelés profil) des étudiants et les affiche
(pour debug)
"""
# Les profils des coeffs d'UE (pour debug)
profils = []
for i in matrice_coeffs_moy_gen.index:
val = matrice_coeffs_moy_gen.loc[i].fillna("-")
val = " | ".join([str(v) for v in val])
if val not in profils:
profils += [val]
# L'affichage
if len(profils) > 1:
profils_aff = "\n" + "\n".join([" " * 10 + prof for prof in profils])
else:
profils_aff = "\n".join(profils)
pe_affichage.pe_print(
f" > Moyenne calculée avec pour coeffs (de compétences) : {profils_aff}"
)
def _do_taglist(self):
"""Synthétise les tags à partir des TableTags (SXTag ou RCSTag)
@ -197,9 +180,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
tags.extend(rcstag.tags_sorted)
return sorted(set(tags))
def compute_notes_matrice(
self, tag, etudids_sorted: list[int], champs_sorted: list[str]
) -> pd.DataFrame:
def compute_notes_matrice(self, tag, pole=None) -> pd.DataFrame:
"""Construit la matrice de notes (etudids x champs) en
reportant les moyennes obtenues par les étudiants
aux semestres de l'aggrégat pour le tag visé.
@ -207,49 +188,56 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
Les champs peuvent être des acronymes d'UEs ou des compétences.
Args:
etudids_sorted: Les etudids des étudiants (diplômés) triés
champs_sorted: Les champs (UE ou compétences) à faire apparaitre dans la matrice
tag: Le tag visé
Return:
Le dataFrame (etudids x champs)
reportant les moyennes des étudiants aux champs
"""
# etudids_sorted: Les etudids des étudiants (diplômés) triés
# champs_sorted: Les champs (UE ou compétences) à faire apparaitre dans la matrice
# Partant d'un dataframe vierge
df = pd.DataFrame(np.nan, index=etudids_sorted, columns=champs_sorted)
df = pd.DataFrame(np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.champs_sorted)
for rcstag in self.rcstags.values():
# Charge les moyennes au tag d'un RCStag
if tag in rcstag.moyennes_tags:
moytag: pd.DataFrame = rcstag.moyennes_tags[tag].matrice_notes
moytag = rcstag.moyennes_tags[tag]
notes: pd.DataFrame = None
if pole == ModuleType.RESSOURCE:
notes = moytag.matrice_notes_res
elif pole == ModuleType.SAE:
notes = moytag.matrice_notes_saes
else:
notes = moytag.matrice_notes_gen # dataframe etudids x ues
# Etudiants/Champs communs entre le RCSTag et les données interclassées
(
etudids_communs,
champs_communs,
) = pe_comp.find_index_and_columns_communs(df, moytag)
) = pe_comp.find_index_and_columns_communs(df, notes)
# Injecte les notes par tag
df.loc[etudids_communs, champs_communs] = moytag.loc[
df.loc[etudids_communs, champs_communs] = notes.loc[
etudids_communs, champs_communs
]
return df
def compute_coeffs_matrice(
self, tag, etudids_sorted: list[int], champs_sorted: list[str]
) -> pd.DataFrame:
def compute_coeffs_matrice(self, tag) -> pd.DataFrame:
"""Idem que compute_notes_matrices mais pour les coeffs
Args:
etudids_sorted: Les etudids des étudiants (diplômés) triés
champs_sorted: Les champs (UE ou compétences) à faire apparaitre dans la matrice
tag: Le tag visé
Return:
Le dataFrame (etudids x champs)
reportant les moyennes des étudiants aux champs
"""
# etudids_sorted: Les etudids des étudiants (diplômés) triés
# champs_sorted: Les champs (UE ou compétences) à faire apparaitre dans la matrice
# Partant d'un dataframe vierge
df = pd.DataFrame(np.nan, index=etudids_sorted, columns=champs_sorted)
df = pd.DataFrame(np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.champs_sorted)
for rcstag in self.rcstags.values():
if tag in rcstag.moyennes_tags:
@ -303,7 +291,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
return None
def compute_df_synthese_moyennes_tag(
self, tag, aggregat=None, type_colonnes=False
self, tag, pole, aggregat=None, type_colonnes=False
) -> pd.DataFrame:
"""Construit le dataframe retraçant pour les données des moyennes
pour affichage dans la synthèse du jury PE. (cf. to_df())
@ -338,6 +326,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
if tag in rcstag.moyennes_tags:
moytag: pd.DataFrame = rcstag.moyennes_tags[tag]
df_moytag = moytag.to_df(
pole,
aggregat=aggregat,
cohorte="Groupe",
)

133
app/pe/moys/pe_moytag.py
View File

@ -4,7 +4,7 @@ import pandas as pd
from app import comp
from app.comp.moy_sem import comp_ranks_series
from app.pe.moys import pe_moy
from app.scodoc.sco_utils import ModuleType
CODE_MOY_UE = "UEs"
CODE_MOY_COMPETENCES = "Compétences"
@ -16,7 +16,9 @@ class MoyennesTag:
self,
tag: str,
type_moyenne: str,
matrice_notes: pd.DataFrame, # etudids x colonnes
matrice_notes_gen: pd.DataFrame, # etudids x colonnes
matrice_notes_res: pd.DataFrame,
matrice_notes_saes: pd.DataFrame,
matrice_coeffs: pd.DataFrame, # etudids x colonnes
):
"""Classe centralisant la synthèse des moyennes/classements d'une série
@ -26,7 +28,11 @@ class MoyennesTag:
Args:
tag: Un tag
matrice_notes: Les moyennes (etudid x acronymes_ues ou etudid x compétences) aux différentes UEs ou compétences
matrice_notes_gen: Les moyennes (etudid x acronymes_ues ou etudid x compétences)
aux différentes UEs ou compétences (indépendamment des ressources
ou SAEs)
matrice_notes_res: Les moyennes limitées aux ressources
matrice_notes_saes: Les moyennes limitées aux saes
matrice_coeffs: Les coeff à appliquer pour le calcul de la moyenne générale
# notes_gen: Une série de notes (moyenne) sous forme d'un ``pd.Series`` (toutes UEs confondues)
"""
@ -36,45 +42,94 @@ class MoyennesTag:
self.type = type_moyenne
"""Le type de moyennes (par UEs ou par compétences)"""
# Les moyennes par UE
self.matrice_notes: pd.DataFrame = matrice_notes
"""Les notes aux UEs ou aux compétences (DataFrame)"""
# Les moyennes par UE/compétences (ressources/SAEs confondues)
self.matrice_notes_gen: pd.DataFrame = matrice_notes_gen
"""Les notes par UEs ou Compétences (DataFrame)"""
# Les moyennes par UE/compétences (limitées aux ressources)
self.matrice_notes_res: pd.DataFrame = matrice_notes_res
"""Les notes aux ressources par UEs ou Compétences"""
# Les moyennes par UE/compétences (limitées aux SAEs)
self.matrice_notes_saes: pd.DataFrame = matrice_notes_saes
"""Les notes aux SAEs par UEs ou Compétences"""
self.matrice_coeffs_moy_gen: pd.DataFrame = matrice_coeffs
"""Les coeffs à appliquer pour le calcul des moyennes générales
(toutes UE ou compétences confondues). NaN si étudiant non inscrit"""
self.moyennes: dict[int, pd.DataFrame] = {}
"""Les dataframes retraçant les moyennes/classements/statistiques des étudiants aux UEs"""
self.moyennes_gen: dict[int, pd.DataFrame] = {}
"""Dataframes retraçant les moyennes/classements/statistiques des étudiants aux UEs"""
self.etudids = self.matrice_notes.index
self.moyennes_res: dict[int, pd.DataFrame] = {}
"""Dataframes retraçant les moyennes/classements/statistiques des étudiants, limitées aux ressources"""
self.moyennes_saes: dict[int, pd.DataFrame] = {}
"""Dataframes retraçant les moyennes/classements/statistiques des étudiants, limitées aux SAEs"""
self.etudids = self.matrice_notes_gen.index
"""Les étudids renseignés dans les moyennes"""
self.champs = self.matrice_notes.columns
self.champs = self.matrice_notes_gen.columns
"""Les champs (acronymes d'UE ou compétences) renseignés dans les moyennes"""
for col in self.champs: # if ue.type != UE_SPORT:
notes = matrice_notes[col]
self.moyennes[col] = pe_moy.Moyenne(notes)
# Les moyennes tous modules confondus
notes = matrice_notes_gen[col]
self.moyennes_gen[col] = pe_moy.Moyenne(notes)
# par ressources
notes = matrice_notes_res[col]
self.moyennes_res[col] = pe_moy.Moyenne(notes)
# par SAEs
notes = matrice_notes_saes[col]
self.moyennes_saes[col] = pe_moy.Moyenne(notes)
# Les moyennes générales
notes_gen = pd.Series(np.nan, index=self.matrice_notes.index)
"""Les notes générales (moyenne toutes UEs confonudes)"""
if self.has_notes():
notes_gen = self.compute_moy_gen(
self.matrice_notes, self.matrice_coeffs_moy_gen
# Les moyennes générales (toutes UEs confondues)
self.notes_gen = pd.Series(np.nan, index=self.matrice_notes_gen.index)
if self.has_notes(pole=None):
self.notes_gen = self.compute_moy_gen(
self.matrice_notes_gen, self.matrice_coeffs_moy_gen
)
self.notes_gen = notes_gen
self.moyenne_gen = pe_moy.Moyenne(notes_gen)
"""Le dataframe retraçant les moyennes/classements/statistiques général"""
self.moyenne_gen = pe_moy.Moyenne(self.notes_gen)
"""Dataframe retraçant les moyennes/classements/statistiques général (toutes UESs confondues et modules confondus)"""
def has_notes(self):
self.notes_res = pd.Series(np.nan, index=self.matrice_notes_res.index)
if self.has_notes(pole=ModuleType.RESSOURCE):
self.notes_res = self.compute_moy_gen(
self.matrice_notes_res, self.matrice_coeffs_moy_gen
)
self.moyenne_res = pe_moy.Moyenne(self.notes_res)
"""Dataframe retraçant les moyennes/classements/statistiques général (toutes UESs confondues et uniquement sur les ressources)"""
self.notes_saes = pd.Series(np.nan, index=self.matrice_notes_saes.index)
if self.has_notes(pole=ModuleType.SAE):
self.notes_saes = self.compute_moy_gen(
self.matrice_notes_saes, self.matrice_coeffs_moy_gen
)
self.moyenne_saes = pe_moy.Moyenne(self.notes_saes)
"""Dataframe retraçant les moyennes/classements/statistiques général (toutes UESs confondues et uniquement sur les SAEs)"""
def has_notes(self, pole):
"""Détermine si les moyennes (aux UEs ou aux compétences)
ont des notes
`pole` détermine les modules pris en compte :
* si `pole` vaut `ModuleType.RESSOURCE`, seules les ressources sont prises
en compte (moyenne de ressources par UEs)
* si `pole` vaut `ModuleType.SAE`, seules les SAEs sont prises en compte
* si `pole` vaut `None` (ou toute autre valeur),
tous les modules sont pris en compte (moyenne d'UEs)
Returns:
True si la moytag a des notes, False sinon
"""
notes = self.matrice_notes
if pole == ModuleType.RESSOURCE:
notes = self.matrice_notes_res
elif pole == ModuleType.SAE:
notes = self.matrice_notes_saes
else:
notes = self.matrice_notes_gen
nbre_nan = notes.isna().sum().sum()
nbre_notes_potentielles = len(notes.index) * len(notes.columns)
if nbre_nan == nbre_notes_potentielles:
@ -107,11 +162,14 @@ class MoyennesTag:
return moy_gen_tag
def to_df(self, aggregat=None, cohorte=None) -> pd.DataFrame:
def to_df(self, pole, aggregat=None, cohorte=None) -> pd.DataFrame:
"""Renvoie le df synthétisant l'ensemble des données
connues
Adapte les intitulés des colonnes aux données fournies
(nom d'aggrégat, type de cohorte).
`pole` détermine les modules à prendre en compte dans la moyenne (None=tous,
RESSOURCES ou SAES)
"""
etudids_sorted = sorted(self.etudids)
@ -121,19 +179,30 @@ class MoyennesTag:
# Ajout des notes pour tous les champs
champs = list(self.champs)
for champ in champs:
df_champ = self.moyennes[champ].get_df_synthese() # le dataframe
if pole == ModuleType.RESSOURCE:
df_champ = self.moyennes_res[champ].get_df_synthese()
elif pole == ModuleType.SAE:
df_champ = self.moyennes_saes[champ].get_df_synthese()
else:
df_champ = self.moyennes_gen[champ].get_df_synthese() # le dataframe
# Renomme les colonnes
cols = [
get_colonne_df(aggregat, self.tag, champ, cohorte, critere)
get_colonne_df(aggregat, pole, self.tag, champ, cohorte, critere)
for critere in pe_moy.Moyenne.COLONNES_SYNTHESE
]
df_champ.columns = cols
df = df.join(df_champ)
# Ajoute la moy générale
df_moy_gen = self.moyenne_gen.get_df_synthese()
df_moy_gen: pd.DataFrame = None
if pole == ModuleType.RESSOURCE:
df_moy_gen = self.moyenne_res.get_df_synthese()
elif pole == ModuleType.SAE:
df_moy_gen = self.moyenne_saes.get_df_synthese()
else:
df_moy_gen = self.moyenne_gen.get_df_synthese()
cols = [
get_colonne_df(aggregat, self.tag, CHAMP_GENERAL, cohorte, critere)
get_colonne_df(aggregat, pole, self.tag, CHAMP_GENERAL, cohorte, critere)
for critere in pe_moy.Moyenne.COLONNES_SYNTHESE
]
df_moy_gen.columns = cols
@ -142,12 +211,18 @@ class MoyennesTag:
return df
def get_colonne_df(aggregat, tag, champ, cohorte, critere):
def get_colonne_df(aggregat, pole, tag, champ, cohorte, critere):
"""Renvoie le tuple (aggregat, tag, champ, cohorte, critere)
utilisé pour désigner les colonnes du df"""
liste_champs = []
if aggregat != None:
liste_champs += [aggregat]
if pole == ModuleType.RESSOURCE:
liste_champs += ["ressources"]
elif pole == ModuleType.SAE:
liste_champs += ["saes"]
else:
liste_champs += ["global"]
liste_champs += [tag, champ]
if cohorte != None:
liste_champs += [cohorte]

326
app/pe/moys/pe_rcstag.py
View File

@ -44,6 +44,7 @@ from app.pe.rcss import pe_rcs, pe_rcsemx
import app.pe.moys.pe_sxtag as pe_sxtag
import app.pe.pe_comp as pe_comp
from app.pe.moys import pe_tabletags, pe_moytag
from app.scodoc.sco_utils import ModuleType
class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
@ -117,8 +118,8 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
set(self.acronymes_ues_to_competences.values())
)
"""Compétences (triées par nom, extraites des SxTag aggrégés)"""
self._aff_comp_et_ues_debug()
# pe_affichage.pe_print(f"--> Compétences : {', '.join(self.competences_sorted)}")
aff = pe_affichage.repr_comp_et_ues(self.acronymes_ues_to_competences)
pe_affichage.pe_print(f"--> Compétences : {', '.join(self.competences_sorted)}")
# Les tags
self.tags_sorted = self._do_taglist()
@ -137,43 +138,45 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
# ******************************************
# Cube d'inscription (etudids_sorted x compétences_sorted x sxstags)
# indiquant quel sxtag est valide pour chaque étudiant
inscriptions_df, inscriptions_cube = self.compute_inscriptions_comps_cube(
tag, self.etudids_sorted, self.competences_sorted, self.sxstags_aggreges
)
inscr_df, inscr_cube = self.compute_inscriptions_comps_cube(tag)
# Traitement des notes
# ********************
# Cube de notes (etudids_sorted x compétences_sorted x sxstags)
notes_df, notes_cube = self.compute_notes_comps_cube(
tag, self.etudids_sorted, self.competences_sorted, self.sxstags_aggreges
)
### Moyennes tous modules confondus
# Cube de notes (etudids_sorted x compétences_sorted x sxstags)
notes_df, notes_cube = self.compute_notes_comps_cube(tag, mode=None)
# Calcule les moyennes sous forme d'un dataframe en les "aggrégant"
# compétence par compétence
moys_competences = compute_notes_competences(
notes_cube,
inscriptions_cube,
self.etudids_sorted,
self.competences_sorted,
moys_competences = self.compute_notes_competences(notes_cube, inscr_cube)
## Moyennes des ressources
notes_df_res, notes_cube_res = self.compute_notes_comps_cube(
tag, mode=ModuleType.RESSOURCE
)
moys_competences_res = self.compute_notes_competences(
notes_cube_res, inscr_cube
)
## Moyennes des SAEs
notes_df_sae, notes_cube_sae = self.compute_notes_comps_cube(
tag, mode=ModuleType.SAE
)
moys_competences_saes = self.compute_notes_competences(
notes_cube_sae, inscr_cube
)
# Traitement des coeffs pour la moyenne générale
# ***********************************************
# Df des coeffs sur tous les SxTags aggrégés
coeffs_df, coeffs_cube = self.compute_coeffs_comps_cube(
tag,
self.etudids_sorted,
self.competences_sorted,
self.sxstags_aggreges,
)
coeffs_df, coeffs_cube = self.compute_coeffs_comps_cube(tag)
# Synthèse des coefficients à prendre en compte pour la moyenne générale
matrice_coeffs_moy_gen = compute_coeffs_competences(
coeffs_cube,
inscriptions_cube,
notes_cube,
self.etudids_sorted,
self.competences_sorted,
matrice_coeffs_moy_gen = self.compute_coeffs_competences(
coeffs_cube, inscr_cube, notes_cube
)
aff = pe_affichage.aff_profil_coeffs(
# Affichage des coeffs
aff = pe_affichage.repr_profil_coeffs(
matrice_coeffs_moy_gen, with_index=True
)
pe_affichage.pe_print(f" > Moyenne calculée avec pour coeffs : {aff}")
@ -183,6 +186,8 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
tag,
pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES,
moys_competences,
moys_competences_res,
moys_competences_saes,
matrice_coeffs_moy_gen,
)
@ -200,35 +205,42 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
else:
return f"{self.__class__.__name__} {self.rcs_id}"
def compute_notes_comps_cube(
self,
tag,
etudids_sorted: list[int],
competences_sorted: list[str],
sxstags: dict[(str, int) : pe_sxtag.SxTag],
):
def compute_notes_comps_cube(self, tag, mode=None):
"""Pour un tag donné, construit le cube de notes (etudid x competences x SxTag)
nécessaire au calcul des moyennes,
en remplaçant les données d'UE (obtenus du SxTag) par les compétences
`mode` détermine les modules pris en compte :
* si `mode` vaut `ModuleType.RESSOURCE`, seules les ressources sont prises
en compte (moyenne de ressources par UEs)
* si `mode` vaut `ModuleType.SAE`, seules les SAEs sont prises en compte
* si `mode` vaut `None` (ou toute autre valeur),
tous les modules sont pris en compte (moyenne d'UEs)
Args:
tag: Le tag visé
etudids_sorted: Les etudis triés (dim 0)
competences_sorted: Les compétences triées (dim 1)
sxstags: Les SxTag à réunir
"""
# etudids_sorted: list[int],
# competences_sorted: list[str],
# sxstags: dict[(str, int) : pe_sxtag.SxTag],
notes_dfs = {}
for sxtag_id, sxtag in sxstags.items():
for sxtag_id, sxtag in self.sxstags_aggreges.items():
# Partant d'un dataframe vierge
notes_df = pd.DataFrame(
np.nan, index=etudids_sorted, columns=competences_sorted
np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.competences_sorted
)
# Charge les notes du semestre tag (copie car changement de nom de colonnes à venir)
if tag in sxtag.moyennes_tags: # si le tag est présent dans le semestre
moys_tag = sxtag.moyennes_tags[tag]
notes = moys_tag.matrice_notes.copy() # avec une copie
if mode == ModuleType.RESSOURCE:
notes = moys_tag.matrice_notes_res.copy() # avec une copie
elif mode == ModuleType.SAE:
notes = moys_tag.matrice_notes_saes.copy()
else:
notes = moys_tag.matrice_notes_gen.copy() # dataframe etudids x ues
# Traduction des acronymes d'UE en compétences
acronymes_ues_columns = notes.columns
@ -257,18 +269,14 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
notes_dfs[sxtag_id] = notes_df
"""Réunit les notes sous forme d'un cube etudids x competences x semestres"""
sxtag_x_etudids_x_comps = [notes_dfs[sxtag_id] for sxtag_id in sxstags]
sxtag_x_etudids_x_comps = [
notes_dfs[sxtag_id] for sxtag_id in self.sxstags_aggreges
]
notes_etudids_x_comps_x_sxtag = np.stack(sxtag_x_etudids_x_comps, axis=-1)
return notes_dfs, notes_etudids_x_comps_x_sxtag
def compute_coeffs_comps_cube(
self,
tag,
etudids_sorted: list[int],
competences_sorted: list[str],
sxstags: dict[(str, int) : pe_sxtag.SxTag],
):
def compute_coeffs_comps_cube(self, tag):
"""Pour un tag donné, construit
le cube de coeffs (etudid x competences x SxTag) (traduisant les inscriptions
des étudiants aux UEs en fonction de leur parcours)
@ -277,16 +285,17 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
Args:
tag: Le tag visé
etudids_sorted: Les etudis triés
competences_sorted: Les compétences triées
sxstags: Les SxTag à réunir
"""
# etudids_sorted: list[int],
# competences_sorted: list[str],
# sxstags: dict[(str, int) : pe_sxtag.SxTag],
coeffs_dfs = {}
for sxtag_id, sxtag in sxstags.items():
for sxtag_id, sxtag in self.sxstags_aggreges.items():
# Partant d'un dataframe vierge
coeffs_df = pd.DataFrame(
np.nan, index=etudids_sorted, columns=competences_sorted
np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.competences_sorted
)
if tag in sxtag.moyennes_tags:
moys_tag = sxtag.moyennes_tags[tag]
@ -316,7 +325,9 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
coeffs_dfs[sxtag_id] = coeffs_df
"""Réunit les coeffs sous forme d'un cube etudids x competences x semestres"""
sxtag_x_etudids_x_comps = [coeffs_dfs[sxtag_id] for sxtag_id in sxstags]
sxtag_x_etudids_x_comps = [
coeffs_dfs[sxtag_id] for sxtag_id in self.sxstags_aggreges
]
coeffs_etudids_x_comps_x_sxtag = np.stack(sxtag_x_etudids_x_comps, axis=-1)
return coeffs_dfs, coeffs_etudids_x_comps_x_sxtag
@ -324,9 +335,6 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
def compute_inscriptions_comps_cube(
self,
tag,
etudids_sorted: list[int],
competences_sorted: list[str],
sxstags: dict[(str, int) : pe_sxtag.SxTag],
):
"""Pour un tag donné, construit
le cube etudid x competences x SxTag traduisant quels sxtags est à prendre
@ -335,24 +343,24 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
Args:
tag: Le tag visé
etudids_sorted: Les etudis triés
competences_sorted: Les compétences triées
sxstags: Les SxTag à réunir
"""
# etudids_sorted: list[int],
# competences_sorted: list[str],
# sxstags: dict[(str, int) : pe_sxtag.SxTag],
# Initialisation
inscriptions_dfs = {}
for sxtag_id, sxtag in sxstags.items():
for sxtag_id, sxtag in self.sxstags_aggreges.items():
# Partant d'un dataframe vierge
inscription_df = pd.DataFrame(
0, index=etudids_sorted, columns=competences_sorted
0, index=self.etudids_sorted, columns=self.competences_sorted
)
# Les étudiants dont les résultats au sxtag ont été calculés
etudids_sxtag = sxtag.etudids_sorted
# Les étudiants communs
etudids_communs = sorted(set(etudids_sorted) & set(etudids_sxtag))
etudids_communs = sorted(set(self.etudids_sorted) & set(etudids_sxtag))
# Acte l'inscription
inscription_df.loc[etudids_communs, :] = 1
@ -361,7 +369,9 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
inscriptions_dfs[sxtag_id] = inscription_df
"""Réunit les inscriptions sous forme d'un cube etudids x competences x semestres"""
sxtag_x_etudids_x_comps = [inscriptions_dfs[sxtag_id] for sxtag_id in sxstags]
sxtag_x_etudids_x_comps = [
inscriptions_dfs[sxtag_id] for sxtag_id in self.sxstags_aggreges
]
inscriptions_etudids_x_comps_x_sxtag = np.stack(
sxtag_x_etudids_x_comps, axis=-1
)
@ -392,117 +402,97 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
dict_competences |= sxtag.acronymes_ues_to_competences
return dict_competences
def _aff_comp_et_ues_debug(self):
"""Affichage pour debug"""
aff_comp = []
def compute_notes_competences(self, set_cube: np.array, inscriptions: np.array):
"""Calcule la moyenne par compétences (à un tag donné) sur plusieurs semestres (partant du set_cube).
for comp in self.competences_sorted:
liste = []
for acro in self.acronymes_ues_to_competences:
if self.acronymes_ues_to_competences[acro] == comp:
liste += ["📍" + acro]
aff_comp += [f" 💡{comp} (⇔ {', '.join(liste)})"]
pe_affichage.pe_print(f"--> Compétences :")
pe_affichage.pe_print("\n".join(aff_comp))
La moyenne est un nombre (note/20), ou NaN si pas de notes disponibles
*Remarque* : Adaptation de moy_ue.compute_ue_moys_apc au cas des moyennes de tag
par aggrégat de plusieurs semestres.
Args:
set_cube: notes moyennes aux compétences ndarray
(etuds x UEs|compétences x sxtags), des floats avec des NaN
inscriptions: inscrptions aux compétences ndarray
(etuds x UEs|compétences x sxtags), des 0 et des 1
Returns:
Un DataFrame avec pour columns les moyennes par tags,
et pour rows les etudid
"""
# etudids_sorted: liste des étudiants (dim. 0 du cube)
# competences_sorted: list (dim. 1 du cube)
nb_etuds, nb_comps, nb_semestres = set_cube.shape
# assert nb_etuds == len(etudids_sorted)
# assert nb_comps == len(competences_sorted)
# Applique le masque d'inscriptions
set_cube_significatif = set_cube * inscriptions
# Quelles entrées du cube contiennent des notes ?
mask = ~np.isnan(set_cube_significatif)
# Enlève les NaN du cube de notes pour les entrées manquantes
set_cube_no_nan = np.nan_to_num(set_cube_significatif, nan=0.0)
# Les moyennes par tag
with np.errstate(invalid="ignore"): # ignore les 0/0 (-> NaN)
etud_moy_tag = np.sum(set_cube_no_nan, axis=2) / np.sum(mask, axis=2)
# Le dataFrame des notes moyennes
etud_moy_tag_df = pd.DataFrame(
etud_moy_tag,
index=self.etudids_sorted, # les etudids
columns=self.competences_sorted, # les competences
)
etud_moy_tag_df.fillna(np.nan)
return etud_moy_tag_df
def compute_coeffs_competences(
self,
coeff_cube: np.array,
inscriptions: np.array,
set_cube: np.array,
):
"""Calcule les coeffs à utiliser pour la moyenne générale (toutes compétences
confondues), en fonction des inscriptions.
Args:
coeffs_cube: coeffs impliqués dans la moyenne générale (semestres par semestres)
inscriptions: inscriptions aux UES|Compétences ndarray
(etuds x UEs|compétences x sxtags), des 0 ou des 1
set_cube: les notes
def compute_coeffs_competences(
coeff_cube: np.array,
inscriptions: np.array,
set_cube: np.array,
etudids_sorted: list,
competences_sorted: list,
):
"""Calcule les coeffs à utiliser pour la moyenne générale (toutes compétences
confondues), en fonction des inscriptions.
Returns:
Un DataFrame de coefficients (etudids_sorted x compétences_sorted)
"""
# etudids_sorted: liste des étudiants (dim. 0 du cube)
# competences_sorted: list (dim. 1 du cube)
nb_etuds, nb_comps, nb_semestres = inscriptions.shape
# assert nb_etuds == len(etudids_sorted)
# assert nb_comps == len(competences_sorted)
Args:
coeffs_cube: coeffs impliqués dans la moyenne générale (semestres par semestres)
inscriptions: inscriptions aux UES|Compétences ndarray
(etuds x UEs|compétences x sxtags), des 0 ou des 1
set_cube: les notes
etudids_sorted: liste des étudiants (dim. 0 du cube)
competences_sorted: list (dim. 1 du cube)
# Applique le masque des inscriptions aux coeffs et aux notes
coeffs_significatifs = coeff_cube * inscriptions
Returns:
Un DataFrame de coefficients (etudids_sorted x compétences_sorted)
"""
nb_etuds, nb_comps, nb_semestres = inscriptions.shape
assert nb_etuds == len(etudids_sorted)
assert nb_comps == len(competences_sorted)
# Enlève les NaN du cube de notes pour les entrées manquantes
coeffs_cube_no_nan = np.nan_to_num(coeffs_significatifs, nan=0.0)
# Applique le masque des inscriptions aux coeffs et aux notes
coeffs_significatifs = coeff_cube * inscriptions
# Quelles entrées du cube contiennent des notes ?
mask = ~np.isnan(set_cube)
# Enlève les NaN du cube de notes pour les entrées manquantes
coeffs_cube_no_nan = np.nan_to_num(coeffs_significatifs, nan=0.0)
# Retire les coefficients associés à des données sans notes
coeffs_cube_no_nan = coeffs_cube_no_nan * mask
# Quelles entrées du cube contiennent des notes ?
mask = ~np.isnan(set_cube)
# Somme les coefficients (correspondant à des notes)
coeff_tag = np.sum(coeffs_cube_no_nan, axis=2)
# Retire les coefficients associés à des données sans notes
coeffs_cube_no_nan = coeffs_cube_no_nan * mask
# Le dataFrame des coeffs
coeffs_df = pd.DataFrame(
coeff_tag, index=self.etudids_sorted, columns=self.competences_sorted
)
# Remet à Nan les coeffs à 0
coeffs_df = coeffs_df.fillna(np.nan)
# Somme les coefficients (correspondant à des notes)
coeff_tag = np.sum(coeffs_cube_no_nan, axis=2)
# Le dataFrame des coeffs
coeffs_df = pd.DataFrame(
coeff_tag, index=etudids_sorted, columns=competences_sorted
)
# Remet à Nan les coeffs à 0
coeffs_df = coeffs_df.fillna(np.nan)
return coeffs_df
def compute_notes_competences(
set_cube: np.array,
inscriptions: np.array,
etudids_sorted: list,
competences_sorted: list,
):
"""Calcule la moyenne par compétences (à un tag donné) sur plusieurs semestres (partant du set_cube).
La moyenne est un nombre (note/20), ou NaN si pas de notes disponibles
*Remarque* : Adaptation de moy_ue.compute_ue_moys_apc au cas des moyennes de tag
par aggrégat de plusieurs semestres.
Args:
set_cube: notes moyennes aux compétences ndarray
(etuds x UEs|compétences x sxtags), des floats avec des NaN
inscriptions: inscrptions aux compétences ndarray
(etuds x UEs|compétences x sxtags), des 0 et des 1
etudids_sorted: liste des étudiants (dim. 0 du cube)
competences_sorted: list (dim. 1 du cube)
Returns:
Un DataFrame avec pour columns les moyennes par tags,
et pour rows les etudid
"""
nb_etuds, nb_comps, nb_semestres = set_cube.shape
assert nb_etuds == len(etudids_sorted)
assert nb_comps == len(competences_sorted)
# Applique le masque d'inscriptions
set_cube_significatif = set_cube * inscriptions
# Quelles entrées du cube contiennent des notes ?
mask = ~np.isnan(set_cube_significatif)
# Enlève les NaN du cube de notes pour les entrées manquantes
set_cube_no_nan = np.nan_to_num(set_cube_significatif, nan=0.0)
# Les moyennes par tag
with np.errstate(invalid="ignore"): # ignore les 0/0 (-> NaN)
etud_moy_tag = np.sum(set_cube_no_nan, axis=2) / np.sum(mask, axis=2)
# Le dataFrame des notes moyennes
etud_moy_tag_df = pd.DataFrame(
etud_moy_tag,
index=etudids_sorted, # les etudids
columns=competences_sorted, # les competences
)
etud_moy_tag_df.fillna(np.nan)
return etud_moy_tag_df
return coeffs_df

159
app/pe/moys/pe_ressemtag.py
View File

@ -1,4 +1,4 @@
# -*- mode: python -*-
# -*- pole: python -*-
# -*- coding: utf-8 -*-
##############################################################################
@ -46,6 +46,7 @@ import app.pe.pe_etudiant as pe_etudiant
from app.pe.moys import pe_tabletags, pe_moytag
from app.scodoc import sco_tag_module
from app.scodoc import codes_cursus as sco_codes
from app.scodoc.sco_utils import *
class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
@ -79,9 +80,20 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
]
"""Liste des UEs standards du ResultatsSemestreBUT"""
# Les parcours des étudiants à ce semestre
self.parcours = []
"""Parcours auxquels sont inscrits les étudiants"""
for etudid in self.etudids_sorted:
parcour = self.formsemestre.etuds_inscriptions[etudid].parcour
if parcour:
self.parcours += [parcour.libelle]
else:
self.parcours += [None]
# Les UEs en fonction des parcours
self.ues_inscr_parcours_df = self.load_ues_inscr_parcours()
"""Les inscriptions des étudiants aux UEs du parcours"""
"""Inscription des étudiants aux UEs des parcours"""
# Les acronymes des UEs
self.ues_to_acronymes = {ue.id: ue.acronyme for ue in self.ues_standards}
self.acronymes_sorted = sorted(self.ues_to_acronymes.values())
@ -89,7 +101,7 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
# Les compétences associées aux UEs (définies par les acronymes)
self.acronymes_ues_to_competences = {}
"""L'association acronyme d'UEs -> compétence"""
"""Association acronyme d'UEs -> compétence"""
for ue in self.ues_standards:
assert ue.niveau_competence, ScoValueError(
"Des UEs ne sont pas rattachées à des compétences"
@ -99,12 +111,15 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
self.competences_sorted = sorted(
list(set(self.acronymes_ues_to_competences.values()))
)
"""Les compétences triées par nom"""
self._aff_ue_et_comp_debug()
"""Compétences triées par nom"""
aff = pe_affichage.repr_asso_ue_comp(self.acronymes_ues_to_competences)
pe_affichage.pe_print(f"--> UEs/Compétences : {aff}")
# Les tags personnalisés et auto:
tags_dict = self._get_tags_dict()
self._aff_tags_debug(tags_dict)
pe_affichage.pe_print(
f"""--> {pe_affichage.aff_tags_par_categories(tags_dict)}"""
)
self._check_tags(tags_dict)
# Les coefficients pour le calcul de la moyenne générale, donnés par
@ -113,7 +128,10 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
self.ues_inscr_parcours_df, self.ues_standards
)
"""DataFrame indiquant les coeffs des UEs par ordre alphabétique d'acronyme"""
self.__aff_profil_coeffs()
profils_aff = pe_affichage.repr_profil_coeffs(self.matrice_coeffs_moy_gen)
pe_affichage.pe_print(
f"--> Moyenne générale calculée avec pour coeffs d'UEs : {profils_aff}"
)
# Les capitalisations (mask etuids x acronyme_ue valant True si capitalisée, False sinon)
self.capitalisations = self._get_capitalisations(self.ues_standards)
@ -121,24 +139,44 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
# Calcul des moyennes & les classements de chaque étudiant à chaque tag
self.moyennes_tags = {}
"""Les moyennes par tags (personnalisés ou 'but')"""
"""Moyennes par tags (personnalisés ou 'but')"""
for tag in tags_dict["personnalises"]:
# pe_affichage.pe_print(f" -> Traitement du tag {tag}")
infos_tag = tags_dict["personnalises"][tag]
moy_ues_tag = self.compute_moy_ues_tag(infos_tag)
info_tag = tags_dict["personnalises"][tag]
# Les moyennes générales par UEs
moy_ues_tag = self.compute_moy_ues_tag(info_tag=info_tag, pole=None)
# Les moyennes par ressources de chaque UE
moy_res_tag = self.compute_moy_ues_tag(
info_tag=info_tag, pole=ModuleType.RESSOURCE
)
# Les moyennes par SAEs de chaque UE
moy_saes_tag = self.compute_moy_ues_tag(
info_tag=info_tag, pole=ModuleType.SAE
)
self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
tag, pe_moytag.CODE_MOY_UE, moy_ues_tag, self.matrice_coeffs_moy_gen
tag,
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
moy_ues_tag,
moy_res_tag,
moy_saes_tag,
self.matrice_coeffs_moy_gen,
)
# Ajoute les moyennes par UEs + la moyenne générale (but)
moy_gen = self.compute_moy_gen()
moy_res_gen = self.compute_moy_ues_tag(info_tag=None, pole=ModuleType.RESSOURCE)
moy_saes_gen = self.compute_moy_ues_tag(info_tag=None, pole=ModuleType.SAE)
self.moyennes_tags["but"] = pe_moytag.MoyennesTag(
"but",
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
moy_gen,
self.matrice_coeffs_moy_gen, # , moy_gen_but
moy_res_gen,
moy_saes_gen,
self.matrice_coeffs_moy_gen,
)
# Tous les tags
self.tags_sorted = self.get_all_significant_tags()
"""Tags (personnalisés+compétences) par ordre alphabétique"""
@ -206,33 +244,58 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
capitalisations = capitalisations.sort_index(axis=1)
return capitalisations
def compute_moy_ues_tag(self, info_tag: dict[int, dict]) -> pd.DataFrame:
"""Calcule la moyenne par UE des étudiants pour un tag,
def compute_moy_ues_tag(
self, info_tag: dict[int, dict] = None, pole=None
) -> pd.DataFrame:
"""Calcule la moyenne par UE des étudiants pour un tag donné,
en ayant connaissance des informations sur le tag.
info_tag détermine les modules pris en compte :
* si non `None`, seuls les modules rattachés au tag sont pris en compte
* si `None`, tous les modules (quelque soit leur rattachement au tag) sont pris
en compte (sert au calcul de la moyenne générale par ressource ou SAE)
`pole` détermine les modules pris en compte :
* si `pole` vaut `ModuleType.RESSOURCE`, seules les ressources sont prises
en compte (moyenne de ressources par UEs)
* si `pole` vaut `ModuleType.SAE`, seules les SAEs sont prises en compte
* si `pole` vaut `None` (ou toute autre valeur),
tous les modules sont pris en compte (moyenne d'UEs)
Les informations sur le tag sont un dictionnaire listant les modimpl_id rattachés au tag,
et pour chacun leur éventuel coefficient de **repondération**.
Returns:
Le dataframe des moyennes du tag par UE
"""
modimpls_sorted = self.formsemestre.modimpls_sorted
# Adaptation du mask de calcul des moyennes au tag visé
modimpls_mask = [
modimpl.module.ue.type == sco_codes.UE_STANDARD
for modimpl in self.formsemestre.modimpls_sorted
]
modimpls_mask = []
for modimpl in modimpls_sorted:
module = modimpl.module # Le module
mask = module.ue.type == sco_codes.UE_STANDARD # Est-ce une UE stantard ?
if pole == ModuleType.RESSOURCE:
mask &= module.module_type == ModuleType.RESSOURCE
elif pole == ModuleType.SAE:
mask &= module.module_type == ModuleType.SAE
modimpls_mask += [mask]
# Désactive tous les modules qui ne sont pas pris en compte pour ce tag
for i, modimpl in enumerate(self.formsemestre.modimpls_sorted):
if modimpl.moduleimpl_id not in info_tag:
modimpls_mask[i] = False
# Prise en compte du tag
if info_tag:
# Désactive tous les modules qui ne sont pas pris en compte pour ce tag
for i, modimpl in enumerate(modimpls_sorted):
if modimpl.moduleimpl_id not in info_tag:
modimpls_mask[i] = False
# Applique la pondération des coefficients
modimpl_coefs_ponderes_df = self.modimpl_coefs_df.copy()
for modimpl_id in info_tag:
ponderation = info_tag[modimpl_id]["ponderation"]
modimpl_coefs_ponderes_df[modimpl_id] *= ponderation
if info_tag:
for modimpl_id in info_tag:
ponderation = info_tag[modimpl_id]["ponderation"]
modimpl_coefs_ponderes_df[modimpl_id] *= ponderation
# Calcule les moyennes pour le tag visé dans chaque UE (dataframe etudid x ues)
moyennes_ues_tag = comp.moy_ue.compute_ue_moys_apc(
@ -304,24 +367,6 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
dict_tags["auto"] = {"but": {}}
return dict_tags
def _aff_ue_et_comp_debug(self):
"""Affichage pour debug"""
aff_comp = []
for acro in self.acronymes_sorted:
aff_comp += [f"📍{acro} (∈ 💡{self.acronymes_ues_to_competences[acro]})"]
pe_affichage.pe_print(f"--> UEs/Compétences : {', '.join(aff_comp)}")
def _aff_tags_debug(self, dict_tags):
"""Affichage pour debug"""
noms_tags_perso = sorted(list(set(dict_tags["personnalises"].keys())))
noms_tags_auto = sorted(list(set(dict_tags["auto"].keys()))) # + noms_tags_comp
aff_tags_auto = ", ".join([f"👜{nom}" for nom in noms_tags_auto])
aff_tags_perso = ", ".join([f"👜{nom}" for nom in noms_tags_perso])
# Affichage
pe_affichage.pe_print(
f"""--> Tags du programme de formation : {aff_tags_perso} + Automatiques : {aff_tags_auto}"""
)
def _check_tags(self, dict_tags):
"""Vérifie l'unicité des tags"""
noms_tags_perso = sorted(list(set(dict_tags["personnalises"].keys())))
@ -347,29 +392,6 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
"""
raise ScoValueError(message)
def __aff_profil_coeffs(self):
"""Extrait de la matrice des coeffs, les différents types d'inscription
et de coefficients (appelés profil) des étudiants et les affiche
(pour debug)
"""
# Les profils des coeffs d'UE (pour debug)
profils = []
for i in self.matrice_coeffs_moy_gen.index:
val = self.matrice_coeffs_moy_gen.loc[i].fillna("-")
val = " | ".join([str(v) for v in val])
if val not in profils:
profils += [val]
# L'affichage
if len(profils) > 1:
profils_aff = "\n" + "\n".join([" " * 10 + prof for prof in profils])
else:
profils_aff = "\n".join(profils)
pe_affichage.pe_print(
f"--> Moyenne générale calculée avec pour coeffs d'UEs : {profils_aff}"
)
def get_synthese_tags_personnalises_semestre(formsemestre: FormSemestre):
"""Etant données les implémentations des modules du semestre (modimpls),
@ -414,12 +436,7 @@ def get_synthese_tags_personnalises_semestre(formsemestre: FormSemestre):
# Ajout du module (modimpl) au tagname considéré
synthese_tags[tagname][modimpl_id] = {
"modimpl": modimpl, # les données sur le module
# "coeff": modimpl.module.coefficient, # le coeff du module dans le semestre
"ponderation": ponderation, # la pondération demandée pour le tag sur le module
# "module_code": modimpl.module.code, # le code qui doit se retrouver à l'identique dans des ue capitalisee
# "ue_id": modimpl.module.ue.id, # les données sur l'ue
# "ue_code": modimpl.module.ue.ue_code,
# "ue_acronyme": modimpl.module.ue.acronyme,
}
return synthese_tags

389
app/pe/moys/pe_sxtag.py
View File

@ -43,6 +43,7 @@ import numpy as np
from app.pe.moys import pe_moytag, pe_tabletags
import app.pe.rcss.pe_trajectoires as pe_trajectoires
from app.scodoc.sco_utils import ModuleType
class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
@ -91,7 +92,8 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
and isinstance(self.sxtag_id[1], int)
), "Format de l'identifiant du SxTag non respecté"
self.nom_rcs = sxtag_id[0]
self.agregat = sxtag_id[0]
"""Nom de l'aggrégat du RCS"""
self.semx = semx
"""Le SemX sur lequel il s'appuie"""
@ -121,7 +123,7 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
# Les tags
self.tags_sorted = self.ressembuttag_final.tags_sorted
"""Tags (extraits du ReSemBUTTag final)"""
aff_tag = ["👜" + tag for tag in self.tags_sorted]
aff_tag = pe_affichage.repr_tags(self.tags_sorted)
pe_affichage.pe_print(f"--> Tags : {', '.join(aff_tag)}")
# Les UE données par leur acronyme
@ -135,13 +137,18 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
"""L'association acronyme d'UEs -> compétence"""
self.competences_sorted = sorted(self.acronymes_ues_to_competences.values())
"""Les compétences triées par nom"""
self._aff_ue_et_comp_debug()
aff = pe_affichage.repr_asso_ue_comp(self.acronymes_ues_to_competences)
pe_affichage.pe_print(f"--> UEs/Compétences : {aff}")
# Les coeffs pour la moyenne générale (traduisant également l'inscription
# des étudiants aux UEs) (etudids_sorted x acronymes_ues_sorted)
self.matrice_coeffs_moy_gen = self.ressembuttag_final.matrice_coeffs_moy_gen
"""La matrice des coeffs pour la moyenne générale"""
self.__aff_profil_coeffs()
aff = pe_affichage.repr_profil_coeffs(self.matrice_coeffs_moy_gen)
pe_affichage.pe_print(
f"--> Moyenne générale calculée avec pour coeffs d'UEs : {aff}"
)
# Masque des inscriptions et des capitalisations
self.masque_df = None
@ -152,83 +159,85 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
self.ressembuttags,
self.fid_final,
)
self._aff_capitalisations()
pe_affichage.aff_capitalisations(
self.etuds,
self.ressembuttags,
self.fid_final,
self.acronymes_sorted,
self.masque_df,
)
# Les moyennes par tag
self.moyennes_tags: dict[str, pd.DataFrame] = {}
"""Moyennes aux UEs (identifiées par leur acronyme) des différents tags"""
if self.tags_sorted:
pe_affichage.pe_print("--> Calcul des moyennes par tags :")
for tag in self.tags_sorted:
# Y-a-t-il des notes ?
if not self.has_notes(tag):
pe_affichage.pe_print(f" > MoyTag 👜{tag} actuellement sans notes")
pe_affichage.pe_print(f" > MoyTag 👜{tag}")
# Masque des inscriptions aux UEs (extraits de la matrice de coefficients)
inscr_mask: np.array = ~np.isnan(self.matrice_coeffs_moy_gen.to_numpy())
# Moyennes (tous modules confondus)
if not self.has_notes_tag(tag):
pe_affichage.pe_print(
f" --> Semestre (final) actuellement sans notes"
)
matrice_moys_ues = pd.DataFrame(
np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.acronymes_sorted
)
matrice_moys_res = pd.DataFrame(
np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.acronymes_sorted
)
matrice_moys_saes = pd.DataFrame(
np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.acronymes_sorted
)
else:
# Cube de note etudids x UEs
notes_df, notes_cube = compute_notes_ues_cube(
tag,
self.etudids_sorted,
self.acronymes_sorted,
self.ressembuttags,
# Moyennes tous modules confondus
### Cube de note etudids x UEs tous modules confondus
notes_df_gen, notes_cube_gen = self.compute_notes_ues_cube(
tag, mode=None
)
# DataFrame des moyennes (tous modules confondus)
matrice_moys_ues = self.compute_notes_ues(
notes_cube_gen, masque_cube, inscr_mask
)
# Masque des inscriptions aux UEs (extraits de la matrice de coefficients)
inscr_mask: np.array = ~np.isnan(self.matrice_coeffs_moy_gen.to_numpy())
# Matrice des moyennes
matrice_moys_ues: pd.DataFrame = compute_notes_ues(
notes_cube,
masque_cube,
self.etudids_sorted,
self.acronymes_sorted,
inscr_mask,
### Moyennes par ressources
notes_df_res, notes_cube_res = self.compute_notes_ues_cube(
tag, mode=ModuleType.RESSOURCE
)
matrice_moys_res = self.compute_notes_ues(
notes_cube_res, masque_cube, inscr_mask
)
# Affichage de debug
aff = pe_affichage.aff_profil_coeffs(
self.matrice_coeffs_moy_gen, with_index=True
### Moyennes par SAEs
notes_df_saes, notes_cube_saes = self.compute_notes_ues_cube(
tag, mode=ModuleType.SAE
)
matrice_moys_saes = self.compute_notes_ues(
notes_cube_saes, masque_cube, inscr_mask
)
pe_affichage.pe_print(f" > MoyTag 👜{tag} : {aff}")
# Mémorise les infos pour la moyennes au tag
self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
tag,
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
matrice_moys_ues,
matrice_moys_res,
matrice_moys_saes,
self.matrice_coeffs_moy_gen,
)
def __aff_profil_coeff_ects(self, tag):
"""Extrait de la matrice des coeffs, les différents types d'inscription
et de coefficients (appelés profil) des étudiants et les affiche
(pour debug)
"""
# Affichage de debug
aff = pe_affichage.repr_profil_coeffs(
self.matrice_coeffs_moy_gen, with_index=True
)
pe_affichage.pe_print(f" > Moyenne générale calculée avec : {aff}")
# Les profils des coeffs d'UE (pour debug)
profils = []
for i in self.matrice_coeffs_moy_gen.index:
val = self.matrice_coeffs_moy_gen.loc[i].fillna("-")
val = " | ".join([str(v) for v in val])
if val not in profils:
profils += [val]
# L'affichage
if len(profils) > 1:
profils_aff = "\n" + "\n".join([" " * 10 + prof for prof in profils])
else:
profils_aff = "\n".join(profils)
# L'affichage
ues = ", ".join(self.acronymes_sorted)
pe_affichage.pe_print(
f" > MoyTag 👜{tag} pour UEs : {ues} avec pour coeffs : {profils_aff}"
)
def has_notes(self, tag):
def has_notes_tag(self, tag):
"""Détermine si le SxTag, pour un tag donné, est en cours d'évaluation.
Si oui, n'a pas (encore) de notes dans le resformsemestre final.
@ -239,13 +248,7 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
True si a des notes, False sinon
"""
moy_tag_dernier_sem = self.ressembuttag_final.moyennes_tags[tag]
notes = moy_tag_dernier_sem.matrice_notes
nbre_nan = notes.isna().sum().sum()
nbre_notes_potentielles = len(notes.index) * len(notes.columns)
if nbre_nan == nbre_notes_potentielles:
return False
else:
return True
return moy_tag_dernier_sem.has_notes(None)
def __eq__(self, other):
"""Egalité de 2 SxTag sur la base de leur identifiant"""
@ -258,104 +261,128 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
return f"SXTag basé sur {self.semx.get_repr()}"
else:
# affichage = [str(fid) for fid in self.ressembuttags]
return f"SXTag {self.nom_rcs}#{self.fid_final}"
return f"SXTag {self.agregat}#{self.fid_final}"
def _aff_ue_et_comp_debug(self):
"""Affichage pour debug"""
aff_comp = []
for acro in self.acronymes_sorted:
aff_comp += [f"📍{acro} (∈ 💡{self.acronymes_ues_to_competences[acro]})"]
pe_affichage.pe_print(f"--> UEs/Compétences : {', '.join(aff_comp)}")
def compute_notes_ues_cube(self, tag, mode=None) -> (pd.DataFrame, np.array):
"""Construit le cube de notes des UEs (etudid x accronyme_ue x semestre_aggregé)
nécessaire au calcul des moyennes du tag pour le RCS Sx.
(Renvoie également le dataframe associé pour debug).
def _aff_capitalisations(self):
"""Affichage des capitalisations du sxtag pour debug"""
aff_cap = []
for etud in self.etuds:
cap = []
for frmsem_id in self.ressembuttags:
if frmsem_id != self.fid_final:
for accr in self.acronymes_sorted:
if self.masque_df[frmsem_id].loc[etud.etudid, accr] > 0.0:
cap += [accr]
if cap:
aff_cap += [f" > {etud.nomprenom} : {', '.join(cap)}"]
if aff_cap:
pe_affichage.pe_print(f"--> ⚠️ Capitalisations :")
pe_affichage.pe_print("\n".join(aff_cap))
`mode` détermine les modules pris en compte :
def __aff_profil_coeffs(self):
"""Extrait de la matrice des coeffs, les différents types d'inscription
et de coefficients (appelés profil) des étudiants et les affiche
(pour debug)
* si `mode` vaut `ModuleType.RESSOURCE`, seules les ressources sont prises
en compte (moyenne de ressources par UEs)
* si `mode` vaut `ModuleType.SAE`, seules les SAEs sont prises en compte
* si `mode` vaut `None` (ou toute autre valeur),
tous les modules sont pris en compte (moyenne d'UEs)
Args:
tag: Le tag considéré (personalisé ou "but")
"""
# Index du cube (etudids -> dim 0, ues -> dim 1, semestres -> dim2)
# etudids_sorted = etudids_sorted
# acronymes_ues = sorted([ue.acronyme for ue in selMf.ues.values()])
semestres_id = list(self.ressembuttags.keys())
# Les profils des coeffs d'UE (pour debug)
profils = []
for i in self.matrice_coeffs_moy_gen.index:
val = self.matrice_coeffs_moy_gen.loc[i].fillna("-")
val = " | ".join([str(v) for v in val])
if val not in profils:
profils += [val]
dfs = {}
# L'affichage
if len(profils) > 1:
profils_aff = "\n" + "\n".join([" " * 10 + prof for prof in profils])
else:
profils_aff = "\n".join(profils)
pe_affichage.pe_print(
f"--> Moyenne générale calculée avec pour coeffs d'UEs : {profils_aff}"
for frmsem_id in semestres_id:
# Partant d'un dataframe vierge
df = pd.DataFrame(
np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.acronymes_sorted
)
# Charge les notes du semestre tag
sem_tag = self.ressembuttags[frmsem_id]
moys_tag = sem_tag.moyennes_tags[tag]
if mode == ModuleType.RESSOURCE:
notes = moys_tag.matrice_notes_res
elif mode == ModuleType.SAE:
notes = moys_tag.matrice_notes_saes
else:
notes = moys_tag.matrice_notes_gen # dataframe etudids x ues
# les étudiants et les acronymes communs
etudids_communs, acronymes_communs = pe_comp.find_index_and_columns_communs(
df, notes
)
# Recopie
df.loc[etudids_communs, acronymes_communs] = notes.loc[
etudids_communs, acronymes_communs
]
# Supprime tout ce qui n'est pas numérique
for col in df.columns:
df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors="coerce")
# Stocke le df
dfs[frmsem_id] = df
"""Réunit les notes sous forme d'un cube etudids x ues x semestres"""
semestres_x_etudids_x_ues = [dfs[fid].values for fid in dfs]
etudids_x_ues_x_semestres = np.stack(semestres_x_etudids_x_ues, axis=-1)
return dfs, etudids_x_ues_x_semestres
def compute_notes_ues(
self,
set_cube: np.array,
masque_cube: np.array,
inscr_mask: np.array,
) -> pd.DataFrame:
"""Calcule la moyenne par UEs à un tag donné en prenant la note maximum (UE
par UE) obtenue par un étudiant à un semestre.
Args:
set_cube: notes moyennes aux modules ndarray
(semestre_ids x etudids x UEs), des floats avec des NaN
masque_cube: masque indiquant si la note doit être prise en compte ndarray
(semestre_ids x etudids x UEs), des 1.0 ou des 0.0
inscr_mask: masque etudids x UE traduisant les inscriptions des
étudiants aux UE (du semestre terminal)
Returns:
Un DataFrame avec pour columns les moyennes par ues,
et pour rows les etudid
"""
# etudids_sorted: liste des étudiants (dim. 0 du cube) trié par etudid
# acronymes_sorted: liste des acronymes des ues (dim. 1 du cube) trié par acronyme
nb_etuds, nb_ues, nb_semestres = set_cube.shape
nb_etuds_mask, nb_ues_mask = inscr_mask.shape
# assert nb_etuds == len(self.etudids_sorted)
# assert nb_ues == len(self.acronymes_sorted)
# assert nb_etuds == nb_etuds_mask
# assert nb_ues == nb_ues_mask
# Entrées à garder dans le cube en fonction du masque d'inscription aux UEs du parcours
inscr_mask_3D = np.stack([inscr_mask] * nb_semestres, axis=-1)
set_cube = set_cube * inscr_mask_3D
# Entrées à garder en fonction des UEs capitalisées ou non
set_cube = set_cube * masque_cube
# Quelles entrées du cube contiennent des notes ?
mask = ~np.isnan(set_cube)
# Enlève les NaN du cube pour les entrées manquantes : NaN -> -1.0
set_cube_no_nan = np.nan_to_num(set_cube, nan=-1.0)
# Les moyennes par ues
# TODO: Pour l'instant un max sans prise en compte des UE capitalisées
etud_moy = np.max(set_cube_no_nan, axis=2)
# Fix les max non calculé -1 -> NaN
etud_moy[etud_moy < 0] = np.NaN
# Le dataFrame
etud_moy_tag_df = pd.DataFrame(
etud_moy,
index=self.etudids_sorted, # les etudids
columns=self.acronymes_sorted, # les acronymes d'UEs
)
etud_moy_tag_df = etud_moy_tag_df.fillna(np.nan)
def compute_notes_ues_cube(
tag, etudids_sorted, acronymes_sorted, ressembuttags
) -> (pd.DataFrame, np.array):
"""Construit le cube de notes des UEs (etudid x accronyme_ue x semestre_aggregé)
nécessaire au calcul des moyennes du tag pour le RCS Sx.
(Renvoie également le dataframe associé pour debug).
Args:
etudids_sorted: La liste des etudids triés par ordre croissant (dim 0)
acronymes_sorted: La liste des acronymes de UEs triés par acronyme croissant (dim 1)
ressembuttags: Le dictionnaire des résultats de semestres BUT (tous tags confondus)
"""
# Index du cube (etudids -> dim 0, ues -> dim 1, semestres -> dim2)
# etudids_sorted = etudids_sorted
# acronymes_ues = sorted([ue.acronyme for ue in selMf.ues.values()])
semestres_id = list(ressembuttags.keys())
dfs = {}
for frmsem_id in semestres_id:
# Partant d'un dataframe vierge
df = pd.DataFrame(np.nan, index=etudids_sorted, columns=acronymes_sorted)
# Charge les notes du semestre tag
sem_tag = ressembuttags[frmsem_id]
moys_tag = sem_tag.moyennes_tags[tag]
notes = moys_tag.matrice_notes # dataframe etudids x ues
# les étudiants et les acronymes communs
etudids_communs, acronymes_communs = pe_comp.find_index_and_columns_communs(
df, notes
)
# Recopie
df.loc[etudids_communs, acronymes_communs] = notes.loc[
etudids_communs, acronymes_communs
]
# Supprime tout ce qui n'est pas numérique
for col in df.columns:
df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors="coerce")
# Stocke le df
dfs[frmsem_id] = df
"""Réunit les notes sous forme d'un cube etudids x ues x semestres"""
semestres_x_etudids_x_ues = [dfs[fid].values for fid in dfs]
etudids_x_ues_x_semestres = np.stack(semestres_x_etudids_x_ues, axis=-1)
return dfs, etudids_x_ues_x_semestres
return etud_moy_tag_df
def compute_masques_capitalisation_cube(
@ -415,65 +442,3 @@ def compute_masques_capitalisation_cube(
semestres_x_etudids_x_ues = [dfs[fid].values for fid in dfs]
etudids_x_ues_x_semestres = np.stack(semestres_x_etudids_x_ues, axis=-1)
return dfs, etudids_x_ues_x_semestres
def compute_notes_ues(
set_cube: np.array,
masque_cube: np.array,
etudids_sorted: list,
acronymes_sorted: list,
inscr_mask: np.array,
):
"""Calcule la moyenne par UEs à un tag donné en prenant la note maximum (UE
par UE) obtenue par un étudiant à un semestre.
Args:
set_cube: notes moyennes aux modules ndarray
(semestre_ids x etudids x UEs), des floats avec des NaN
masque_cube: masque indiquant si la note doit être prise en compte ndarray
(semestre_ids x etudids x UEs), des 1.0 ou des 0.0
etudids_sorted: liste des étudiants (dim. 0 du cube) trié par etudid
acronymes_sorted: liste des acronymes des ues (dim. 1 du cube) trié par acronyme
inscr_mask: masque etudids x UE traduisant les inscriptions des
étudiants aux UE (du semestre terminal)
Returns:
Un DataFrame avec pour columns les moyennes par ues,
et pour rows les etudid
"""
nb_etuds, nb_ues, nb_semestres = set_cube.shape
nb_etuds_mask, nb_ues_mask = inscr_mask.shape
assert nb_etuds == len(etudids_sorted)
assert nb_ues == len(acronymes_sorted)
assert nb_etuds == nb_etuds_mask
assert nb_ues == nb_ues_mask
# Entrées à garder dans le cube en fonction du masque d'inscription aux UEs du parcours
inscr_mask_3D = np.stack([inscr_mask] * nb_semestres, axis=-1)
set_cube = set_cube * inscr_mask_3D
# Entrées à garder en fonction des UEs capitalisées ou non
set_cube = set_cube * masque_cube
# Quelles entrées du cube contiennent des notes ?
mask = ~np.isnan(set_cube)
# Enlève les NaN du cube pour les entrées manquantes : NaN -> -1.0
set_cube_no_nan = np.nan_to_num(set_cube, nan=-1.0)
# Les moyennes par ues
# TODO: Pour l'instant un max sans prise en compte des UE capitalisées
etud_moy = np.max(set_cube_no_nan, axis=2)
# Fix les max non calculé -1 -> NaN
etud_moy[etud_moy < 0] = np.NaN
# Le dataFrame
etud_moy_tag_df = pd.DataFrame(
etud_moy,
index=etudids_sorted, # les etudids
columns=acronymes_sorted, # les acronymes d'UEs
)
etud_moy_tag_df = etud_moy_tag_df.fillna(np.nan)
return etud_moy_tag_df

21
app/pe/moys/pe_tabletags.py
View File

@ -1,4 +1,4 @@
# -*- mode: python -*-
# -*- pole: python -*-
# -*- coding: utf-8 -*-
##############################################################################
@ -79,12 +79,17 @@ class TableTag(object):
tag: str = ""
moytag: pe_moytag.MoyennesTag = None
for tag, moytag in self.moyennes_tags.items():
if moytag.has_notes():
if moytag.has_notes(None):
tags.append(tag)
return sorted(tags)
def to_df(
self, administratif=True, aggregat=None, tags_cibles=None, cohorte=None
self,
pole,
administratif=True,
aggregat=None,
tags_cibles=None,
cohorte=None,
) -> pd.DataFrame:
"""Renvoie un dataframe listant toutes les données
des moyennes/classements/nb_inscrits/min/max/moy
@ -98,6 +103,7 @@ class TableTag(object):
aggregat: l'aggrégat représenté
tags_cibles: la liste des tags ciblés
cohorte: la cohorte représentée
pole: Les modules à prendre en compte dans la moyenne (None=tous, Ressources ou SAEs)
Returns:
Le dataframe complet de synthèse
"""
@ -114,20 +120,22 @@ class TableTag(object):
# Les étudiants visés
if administratif:
df = df_administratif(self.etuds, aggregat, cohorte)
df = df_administratif(self.etuds, aggregat=aggregat, cohorte=cohorte)
else:
df = pd.DataFrame(index=self.etudids)
# Ajout des données par tags
for tag in tags_cibles:
if tag in self.moyennes_tags:
moy_tag_df = self.moyennes_tags[tag].to_df(aggregat, cohorte)
moy_tag_df = self.moyennes_tags[tag].to_df(
pole, aggregat=aggregat, cohorte=cohorte
)
df = df.join(moy_tag_df)
# Tri par nom, prénom
if administratif:
colonnes_tries = [
_get_champ_administratif(champ, aggregat, cohorte)
_get_champ_administratif(champ, aggregat=aggregat, cohorte=cohorte)
for champ in CHAMPS_ADMINISTRATIFS[1:]
] # Nom + Prénom
df = df.sort_values(by=colonnes_tries)
@ -155,6 +163,7 @@ def _get_champ_administratif(champ, aggregat=None, cohorte=None):
liste = []
if aggregat != None:
liste += [aggregat]
liste += [""] # le pole (None, RESSOURCES, SAEs)
liste += ["Administratif", "Identité"]
if cohorte != None:
liste += [champ]

110
app/pe/pe_affichage.py
View File

@ -8,8 +8,9 @@
from flask import g
from app import log
from app.pe.rcss import pe_rcs
PE_DEBUG = False
PE_DEBUG = True
# On stocke les logs PE dans g.scodoc_pe_log
@ -20,7 +21,7 @@ def pe_start_log() -> list[str]:
return g.scodoc_pe_log
def pe_print(*a):
def pe_print(*a, **cles):
"Log (or print in PE_DEBUG mode) and store in g"
if PE_DEBUG:
msg = " ".join(a)
@ -31,7 +32,8 @@ def pe_print(*a):
lines = pe_start_log()
msg = " ".join(a)
lines.append(msg)
log(msg)
if "info" in cles:
log(msg)
def pe_get_log() -> str:
@ -43,7 +45,7 @@ def pe_get_log() -> str:
SANS_NOTE = "-"
def aff_profil_coeffs(matrice_coeffs_moy_gen, with_index=False):
def repr_profil_coeffs(matrice_coeffs_moy_gen, with_index=False):
"""Affiche les différents types de coefficients (appelés profil)
d'une matrice_coeffs_moy_gen (pour debug)
"""
@ -79,8 +81,20 @@ def aff_profil_coeffs(matrice_coeffs_moy_gen, with_index=False):
return profils_aff
def repr_asso_ue_comp(acronymes_ues_to_competences):
"""Représentation textuelle de l'association UE -> Compétences
fournies dans acronymes_ues_to_competences
"""
champs = acronymes_ues_to_competences.keys()
champs = sorted(champs)
aff_comp = []
for acro in champs:
aff_comp += [f"📍{acro} (∈ 💡{acronymes_ues_to_competences[acro]})"]
return ", ".join(aff_comp)
def aff_UEs(champs):
"""Affiche les UEs"""
"""Représentation textuelle des UEs fournies dans `champs`"""
champs_tries = sorted(champs)
aff_comp = []
@ -99,8 +113,92 @@ def aff_competences(champs):
return ", ".join(aff_comp)
def aff_tag(tags):
def repr_tags(tags):
"""Affiche les tags"""
tags_tries = sorted(tags)
aff_tag = ["👜" + tag for tag in tags_tries]
return ", ".join(aff_tag)
def aff_tags_par_categories(dict_tags):
"""Etant donné un dictionnaire de tags, triés
par catégorie (ici "personnalisés" ou "auto")
représentation textuelle des tags
"""
noms_tags_perso = sorted(list(set(dict_tags["personnalises"].keys())))
noms_tags_auto = sorted(list(set(dict_tags["auto"].keys()))) # + noms_tags_comp
aff_tags_auto = ", ".join([f"👜{nom}" for nom in noms_tags_auto])
aff_tags_perso = ", ".join([f"👜{nom}" for nom in noms_tags_perso])
# Affichage
return f"Tags du programme de formation : {aff_tags_perso} + Automatiques : {aff_tags_auto}"
def aff_trajectoires_suivies_par_etudiants(etudiants):
"""Affiche les trajectoires (regroupement de (form)semestres)
amenant un étudiant du S1 à un semestre final"""
# Affichage pour debug
etudiants_ids = etudiants.etudiants_ids
jeunes = list(enumerate(etudiants_ids))
for no_etud, etudid in jeunes:
etat = "⛔" if etudid in etudiants.abandons_ids else "✅"
pe_print(f"--> {etat} {etudiants.identites[etudid].nomprenom} (#{etudid}) :")
trajectoires = etudiants.trajectoires[etudid]
for nom_rcs, rcs in trajectoires.items():
if rcs:
pe_print(f" > RCS ⏯️{nom_rcs}: {rcs.get_repr()}")
def aff_semXs_suivis_par_etudiants(etudiants):
"""Affiche les SemX (regroupement de semestres de type Sx)
amenant un étudiant à valider un Sx"""
etudiants_ids = etudiants.etudiants_ids
jeunes = list(enumerate(etudiants_ids))
for no_etud, etudid in jeunes:
etat = "⛔" if etudid in etudiants.abandons_ids else "✅"
pe_print(f"--> {etat} {etudiants.identites[etudid].nomprenom} :")
for nom_rcs, rcs in etudiants.semXs[etudid].items():
if rcs:
pe_print(f" > SemX ⏯️{nom_rcs}: {rcs.get_repr()}")
vides = []
for nom_rcs in pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES:
les_semX_suivis = []
for no_etud, etudid in jeunes:
if etudiants.semXs[etudid][nom_rcs]:
les_semX_suivis.append(etudiants.semXs[etudid][nom_rcs])
if not les_semX_suivis:
vides += [nom_rcs]
vides = sorted(list(set(vides)))
pe_print(f"⚠️ SemX sans données : {', '.join(vides)}")
def aff_capitalisations(etuds, ressembuttags, fid_final, acronymes_sorted, masque_df):
"""Affichage des capitalisations du sxtag pour debug"""
aff_cap = []
for etud in etuds:
cap = []
for frmsem_id in ressembuttags:
if frmsem_id != fid_final:
for accr in acronymes_sorted:
if masque_df[frmsem_id].loc[etud.etudid, accr] > 0.0:
cap += [accr]
if cap:
aff_cap += [f" > {etud.nomprenom} : {', '.join(cap)}"]
if aff_cap:
pe_print(f"--> ⚠️ Capitalisations :")
pe_print("\n".join(aff_cap))
def repr_comp_et_ues(acronymes_ues_to_competences):
"""Affichage pour debug"""
aff_comp = []
competences_sorted = sorted(acronymes_ues_to_competences.keys())
for comp in competences_sorted:
liste = []
for acro in acronymes_ues_to_competences:
if acronymes_ues_to_competences[acro] == comp:
liste += ["📍" + acro]
aff_comp += [f" 💡{comp} (⇔ {', '.join(liste)})"]
return "\n".join(aff_comp)

136
app/pe/pe_etudiant.py
View File

@ -40,10 +40,10 @@ import pandas as pd
from app import ScoValueError
from app.models import FormSemestre, Identite, Formation
from app.pe import pe_comp, pe_affichage
from app.pe.rcss import pe_rcs
from app.scodoc import codes_cursus
from app.scodoc import sco_utils as scu
from app.comp.res_sem import load_formsemestre_results
import warnings
class EtudiantsJuryPE:
@ -57,16 +57,17 @@ class EtudiantsJuryPE:
self.annee_diplome = annee_diplome
"""L'année du diplôme"""
self.identites: dict[int, Identite] = {} # ex. ETUDINFO_DICT
"Les identités des étudiants traités pour le jury"
self.identites: dict[int:Identite] = {} # ex. ETUDINFO_DICT
"""Les identités des étudiants traités pour le jury"""
self.cursus: dict[int, dict] = {}
"Les cursus (semestres suivis, abandons) des étudiants"
self.cursus: dict[int:dict] = {}
"""Les cursus (semestres suivis, abandons) des étudiants"""
self.cursus = {}
"""Les trajectoires/chemins de semestres suivis par les étudiants
pour atteindre un aggrégat donné
(par ex: 3S=S1+S2+S3 à prendre en compte avec d'éventuels redoublements)"""
self.trajectoires: dict[int:dict] = {}
"""Les trajectoires (regroupement cohérents de semestres) suivis par les étudiants"""
self.semXs: dict[int:dict] = {}
"""Les semXs (RCS de type Sx) suivis par chaque étudiant"""
self.etudiants_diplomes = {}
"""Les identités des étudiants à considérer au jury (ceux qui seront effectivement
@ -101,27 +102,26 @@ class EtudiantsJuryPE:
self.cosemestres = cosemestres
pe_affichage.pe_print(
f"1) Recherche des cosemestres -> {len(cosemestres)} trouvés"
f"1) Recherche des cosemestres -> {len(cosemestres)} trouvés", info=True
)
pe_affichage.pe_print("2) Liste des étudiants dans les différents cosemestres")
self.etudiants_ids = get_etudiants_dans_semestres(cosemestres)
pe_affichage.pe_print(
f" => {len(self.etudiants_ids)} étudiants trouvés dans les cosemestres"
"2) Liste des étudiants dans les différents cosemestres", info=True
)
etudiants_ids = get_etudiants_dans_semestres(cosemestres)
pe_affichage.pe_print(
f" => {len(etudiants_ids)} étudiants trouvés dans les cosemestres",
info=True,
)
# Analyse des parcours étudiants pour déterminer leur année effective de diplome
# avec prise en compte des redoublements, des abandons, ....
pe_affichage.pe_print("3) Analyse des parcours individuels des étudiants")
pe_affichage.pe_print(
"3) Analyse des parcours individuels des étudiants", info=True
)
for etudid in self.etudiants_ids:
self.identites[etudid] = Identite.get_etud(etudid)
# Analyse son cursus
self.analyse_etat_etudiant(etudid, cosemestres)
# Analyse son parcours pour atteindre chaque semestre de la formation
self.structure_cursus_etudiant(etudid)
# Ajoute une liste d'étudiants
self.add_etudiants(etudiants_ids)
# Les étudiants à prendre dans le diplôme, étudiants ayant abandonnés non compris
self.etudiants_diplomes = self.get_etudiants_diplomes()
@ -136,9 +136,10 @@ class EtudiantsJuryPE:
# Les identifiants des étudiants ayant redoublés ou ayant abandonnés
# Synthèse
pe_affichage.pe_print(f"4) Bilan")
pe_affichage.pe_print(f"4) Bilan", info=True)
pe_affichage.pe_print(
f"--> {len(self.etudiants_diplomes)} étudiants à diplômer en {self.annee_diplome}"
f"--> {len(self.etudiants_diplomes)} étudiants à diplômer en {self.annee_diplome}",
info=True,
)
nbre_abandons = len(self.etudiants_ids) - len(self.etudiants_diplomes)
assert nbre_abandons == len(self.abandons_ids)
@ -147,6 +148,24 @@ class EtudiantsJuryPE:
f"--> {nbre_abandons} étudiants traités mais non diplômés (redoublement, réorientation, abandon)"
)
def add_etudiants(self, etudiants_ids):
"""Ajoute une liste d'étudiants aux données du jury"""
nbre_etudiants_ajoutes = 0
for etudid in etudiants_ids:
if etudid not in self.identites:
nbre_etudiants_ajoutes += 1
# L'identité de l'étudiant
self.identites[etudid] = Identite.get_etud(etudid)
# Analyse son cursus
self.analyse_etat_etudiant(etudid, self.cosemestres)
# Analyse son parcours pour atteindre chaque semestre de la formation
self.structure_cursus_etudiant(etudid)
self.etudiants_ids = set(self.identites.keys())
return nbre_etudiants_ajoutes
def get_etudiants_diplomes(self) -> dict[int, Identite]:
"""Identités des étudiants (sous forme d'un dictionnaire `{etudid: Identite(etudid)}`
qui vont être à traiter au jury PE pour
@ -215,11 +234,19 @@ class EtudiantsJuryPE:
if formsemestre.formation.is_apc()
}
# Le parcours final
parcour = formsemestres[0].etuds_inscriptions[etudid].parcour
if parcour:
libelle = parcour.libelle
else:
libelle = None
self.cursus[etudid] = {
"etudid": etudid, # les infos sur l'étudiant
"etat_civil": identite.etat_civil, # Ajout à la table jury
"nom": identite.nom,
"entree": formsemestres[-1].date_debut.year, # La date d'entrée à l'IUT
"parcours": libelle, # Le parcours final
"diplome": get_annee_diplome(
identite
), # Le date prévisionnelle de son diplôme
@ -234,8 +261,7 @@ class EtudiantsJuryPE:
if self.cursus[etudid]["diplome"] == self.annee_diplome:
# Est-il démissionnaire : charge son dernier semestre pour connaitre son état ?
dernier_semes_etudiant = formsemestres[0]
with warnings.catch_warnings():
res = load_formsemestre_results(dernier_semes_etudiant)
res = load_formsemestre_results(dernier_semes_etudiant)
etud_etat = res.get_etud_etat(etudid)
if etud_etat == scu.DEMISSION:
self.cursus[etudid]["abandon"] = True
@ -245,29 +271,9 @@ class EtudiantsJuryPE:
identite, cosemestres
)
def get_semestres_significatifs(self, etudid: int):
"""Ensemble des semestres d'un étudiant, qui :
* l'amènent à être diplômé à l'année visée
* l'auraient amené à être diplômé à l'année visée s'il n'avait pas redoublé et sera donc
diplômé plus tard
Supprime les semestres qui conduisent à une diplomation postérieure à celle du jury visé.
Args:
etudid: L'identifiant d'un étudiant
Returns:
Un dictionnaire ``{fid: FormSemestre(fid)}`` dans lequel les semestres
amènent à une diplômation antérieur à celle de la diplômation visée par le jury jury
"""
semestres_etudiant = self.cursus[etudid]["formsemestres"]
semestres_significatifs = {}
for fid in semestres_etudiant:
semestre = semestres_etudiant[fid]
if pe_comp.get_annee_diplome_semestre(semestre) <= self.annee_diplome:
semestres_significatifs[fid] = semestre
return semestres_significatifs
# Initialise ses trajectoires/SemX/RCSemX
self.trajectoires[etudid] = {aggregat: None for aggregat in pe_rcs.TOUS_LES_RCS}
self.semXs[etudid] = {aggregat: None for aggregat in pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES}
def structure_cursus_etudiant(self, etudid: int):
"""Structure les informations sur les semestres suivis par un
@ -278,7 +284,9 @@ class EtudiantsJuryPE:
le dernier semestre (en date) de numéro i qu'il a suivi (1 ou 0 si pas encore suivi).
Ce semestre influera les interclassements par semestre dans la promo.
"""
semestres_significatifs = self.get_semestres_significatifs(etudid)
semestres_significatifs = get_semestres_significatifs(
self.cursus[etudid]["formsemestres"], self.annee_diplome
)
# Tri des semestres par numéro de semestre
for i in range(1, pe_comp.NBRE_SEMESTRES_DIPLOMANT + 1):
@ -381,13 +389,35 @@ class EtudiantsJuryPE:
return df
def get_semestres_significatifs(formsemestres, annee_diplome):
"""Partant d'un ensemble de semestre, renvoie les semestres qui amèneraient les étudiants
à être diplômé à l'année visée, y compris s'ils n'avaient pas redoublé et seraient donc
diplômé plus tard.
De fait, supprime les semestres qui conduisent à une diplomation postérieure
à celle visée.
Args:
formsemestres: une liste de formsemestres
annee_diplome: l'année du diplôme visée
Returns:
Un dictionnaire ``{fid: FormSemestre(fid)}`` dans lequel les semestres
amènent à une diplômation antérieur à celle de la diplômation visée par le jury
"""
# semestres_etudiant = self.cursus[etudid]["formsemestres"]
semestres_significatifs = {}
for fid in formsemestres:
semestre = formsemestres[fid]
if pe_comp.get_annee_diplome_semestre(semestre) <= annee_diplome:
semestres_significatifs[fid] = semestre
return semestres_significatifs
def get_etudiants_dans_semestres(semestres: dict[int, FormSemestre]) -> set:
"""Ensemble d'identifiants des étudiants (identifiés via leur ``etudid``)
inscrits à l'un des semestres de la liste de ``semestres``.
Remarque : Les ``cosemestres`` sont généralement obtenus avec
``sco_formsemestre.do_formsemestre_list()``
Args:
semestres: Un dictionnaire ``{fid: Formsemestre(fid)}`` donnant un
ensemble d'identifiant de semestres

177
app/pe/pe_jury.py
View File

@ -65,6 +65,7 @@ from app.pe.moys import (
pe_moytag,
)
import app.pe.pe_rcss_jury as pe_rcss_jury
from app.scodoc.sco_utils import *
class JuryPE(object):
@ -93,7 +94,7 @@ class JuryPE(object):
pe_affichage.pe_print(
f"""***********************************************************\n"""
f"""*** Recherche des étudiants diplômés 🎓 en {self.diplome}\n"""
f"""***********************************************************\n"""
f"""***********************************************************"""
)
# Les infos sur les étudiants
@ -102,7 +103,7 @@ class JuryPE(object):
self.etudiants.find_etudiants()
self.diplomes_ids = self.etudiants.diplomes_ids
self.rcss_jury = pe_rcss_jury.RCSsJuryPE(self.diplome)
self.rcss_jury = pe_rcss_jury.RCSsJuryPE(self.diplome, self.etudiants)
"""Les informations sur les regroupements de semestres"""
self.zipdata = io.BytesIO()
@ -168,7 +169,16 @@ class JuryPE(object):
self.ressembuttags = {}
for frmsem_id, formsemestre in formsemestres.items():
# Crée le semestre_tag et exécute les calculs de moyennes
self.ressembuttags[frmsem_id] = pe_ressemtag.ResSemBUTTag(formsemestre)
ressembuttag = pe_ressemtag.ResSemBUTTag(formsemestre)
self.ressembuttags[frmsem_id] = ressembuttag
# Ajoute les étudiants découverts dans les ressembuttags aux données des étudiants
# nbre_etudiants_ajoutes = self.etudiants.add_etudiants(
# ressembuttag.etudids_sorted
# )
# if nbre_etudiants_ajoutes:
# pe_affichage.pe_print(
# f"--> Ajout de {nbre_etudiants_ajoutes} étudiants aux données du jury"
# )
# Intègre le bilan des semestres taggués au zip final
pe_affichage.pe_print(f"2) Bilan")
@ -178,14 +188,19 @@ class JuryPE(object):
) as writer:
onglets = []
for res_sem_tag in self.ressembuttags.values():
onglet = res_sem_tag.get_repr(verbose=True)
onglet = onglet.replace("Semestre ", "S")
onglets += ["📊" + onglet]
df = res_sem_tag.to_df()
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
for pole in [None, ModuleType.RESSOURCE, ModuleType.SAE]:
onglet = res_sem_tag.get_repr(verbose=True)
onglet = onglet.replace("Semestre ", "S")
if pole:
onglet += (
" (res.)" if pole == ModuleType.RESSOURCE else " (saes)"
)
onglets += ["📊" + onglet]
df = res_sem_tag.to_df(pole)
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
pe_affichage.pe_print(f"--> Export excel de {', '.join(onglets)}")
output.seek(0)
@ -207,8 +222,8 @@ class JuryPE(object):
"***************************************************************************"
)
self.rcss_jury.cree_trajectoires(self.etudiants)
self.rcss_jury._aff_trajectoires(self.etudiants)
self.rcss_jury.cree_trajectoires()
pe_affichage.aff_trajectoires_suivies_par_etudiants(self.etudiants)
def _gen_semXs(self):
"""Génère les SemXs (trajectoires/combinaisons de semestre de même rang x)
@ -218,8 +233,8 @@ class JuryPE(object):
pe_affichage.pe_print(
"*** Génère les SemXs (RCS de même Sx donnant lieu à validation du semestre)"
)
self.rcss_jury.cree_semxs(self.etudiants)
self.rcss_jury._aff_semxs_suivis(self.etudiants)
self.rcss_jury.cree_semxs()
pe_affichage.aff_semXs_suivis_par_etudiants(self.etudiants)
def _gen_xls_sxtags(self, zipfile: ZipFile):
"""Génère les semestres taggués en s'appuyant sur les RCF de type Sx (pour
@ -248,14 +263,20 @@ class JuryPE(object):
) as writer:
onglets = []
for sxtag in self.sxtags.values():
onglet = sxtag.get_repr(verbose=False)
if sxtag.is_significatif():
df = sxtag.to_df()
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
onglets += ["📊" + onglet]
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
for pole in [None, ModuleType.RESSOURCE, ModuleType.SAE]:
onglet = sxtag.get_repr(verbose=False)
if pole:
onglet += (
" (res.)" if pole == ModuleType.RESSOURCE else " (saes)"
)
onglets += ["📊" + onglet]
df = sxtag.to_df(pole)
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
pe_affichage.pe_print(f"--> Export excel de {', '.join(onglets)}")
output.seek(0)
@ -320,14 +341,21 @@ class JuryPE(object):
) as writer:
onglets = []
for rcs_tag in self.rcsstags.values():
onglet = rcs_tag.get_repr(verbose=False)
if rcs_tag.is_significatif():
df = rcs_tag.to_df()
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
onglets += ["📊" + onglet]
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
for pole in [None, ModuleType.RESSOURCE, ModuleType.SAE]:
onglet = rcs_tag.get_repr(verbose=False)
if pole:
onglet += (
" (res.)" if pole == ModuleType.RESSOURCE else " (saes)"
)
onglets += ["📊" + onglet]
df = rcs_tag.to_df(pole)
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
onglets += ["📊" + onglet]
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
pe_affichage.pe_print(f"--> Export excel de {', '.join(onglets)}")
output.seek(0)
@ -393,14 +421,22 @@ class JuryPE(object):
]:
interclasstag = self.interclasstags[type_interclass]
for nom_rcs, interclass in interclasstag.items():
onglet = interclass.get_repr()
if interclass.is_significatif():
df = interclass.to_df(cohorte="Promo")
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
onglets += [onglet]
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
for pole in [None, ModuleType.RESSOURCE, ModuleType.SAE]:
onglet = interclass.get_repr()
if pole:
onglet += (
" (res.)"
if pole == ModuleType.RESSOURCE
else " (saes)"
)
onglets += ["📊" + onglet]
df = interclass.to_df(pole, cohorte="Promo")
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
onglets += [onglet]
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
output.seek(0)
@ -428,7 +464,10 @@ class JuryPE(object):
tags = self._do_tags_list(self.interclasstags)
for tag in tags:
for type_moy in [pe_moytag.CODE_MOY_UE, pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES]:
self.synthese[(tag, type_moy)] = self.df_tag_type(tag, type_moy)
for pole in [None, ModuleType.RESSOURCE, ModuleType.SAE]:
self.synthese[(tag, type_moy, pole)] = self.df_tag_type(
tag, type_moy, pole
)
# Export des données => mode 1 seule feuille -> supprimé
pe_affichage.pe_print("*** Export du jury de synthese par tags")
@ -443,10 +482,18 @@ class JuryPE(object):
df_final = convert_colonnes_to_multiindex(df_final)
# Nom de l'onglet
if isinstance(onglet, tuple):
if onglet[1] == pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES:
nom_onglet = onglet[0][: 31 - 7] + " (Comp)"
(repr, type_moy, pole) = onglet
nom_onglet = onglet[0][: 31 - 11]
if type_moy == pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES:
nom_onglet = nom_onglet + "(Comp"
else:
nom_onglet = onglet[0][: 31 - 5] + " (UE)"
nom_onglet = nom_onglet + "(UE"
if pole and pole == ModuleType.RESSOURCE:
nom_onglet = nom_onglet + ",res)"
elif pole and pole == ModuleType.SAE:
nom_onglet = nom_onglet + ",saes)"
else:
nom_onglet = nom_onglet + ")"
else:
nom_onglet = onglet
onglets += [nom_onglet]
@ -515,7 +562,7 @@ class JuryPE(object):
# Méthodes pour la synthèse du juryPE
# *****************************************************************************************************************
def df_tag_type(self, tag, type_moy):
def df_tag_type(self, tag, type_moy, pole):
"""Génère le DataFrame synthétisant les moyennes/classements (groupe +
interclassement promo) pour tous les aggrégats prévus, en fonction
du type (UEs ou Compétences) de données souhaitées,
@ -551,7 +598,7 @@ class JuryPE(object):
if interclass.is_significatif():
# Le dataframe du classement sur le groupe
df_groupe = interclass.compute_df_synthese_moyennes_tag(
tag, aggregat=aggregat, type_colonnes=False
tag, pole, aggregat=aggregat, type_colonnes=False
)
if not df_groupe.empty:
aff_aggregat += [aggregat]
@ -559,6 +606,7 @@ class JuryPE(object):
# Le dataframe du classement sur la promo
df_promo = interclass.to_df(
pole,
administratif=False,
aggregat=aggregat,
tags_cibles=[tag],
@ -571,8 +619,14 @@ class JuryPE(object):
if aff_aggregat:
aff_aggregat = sorted(set(aff_aggregat))
if pole and pole == ModuleType.RESSOURCE:
aff_pole = "et par ressources"
elif pole and pole == ModuleType.SAE:
aff_pole = "et par saes"
else:
aff_pole = "tous modules confondus"
pe_affichage.pe_print(
f" -> Synthèse de 👜{tag} par {type_moy} avec {', '.join(aff_aggregat)}"
f" -> Synthèse de 👜{tag} par {type_moy} {aff_pole} avec {', '.join(aff_aggregat)}"
)
else:
pe_affichage.pe_print(f" -> Synthèse du tag {tag} par {type_moy} : <vide>")
@ -587,6 +641,8 @@ class JuryPE(object):
Returns:
Un tuple nom, prenom, html
"""
pole = None
etudiant = self.etudiants.identites[etudid]
nom = etudiant.nom
prenom = etudiant.prenom # initial du prénom
@ -608,57 +664,58 @@ class JuryPE(object):
tags = self._do_tags_list(self.interclasstags)
# Descripti
# Les données par UE
moyennes = {}
for tag in tags:
moyennes[tag] = {}
# Les données de synthèse
df = self.synthese[(tag, pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES)]
df = self.synthese[(tag, pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES, pole)]
for aggregat in pe_rcs.TOUS_LES_RCS:
moyennes[tag][aggregat] = {}
# moyennes[tag][aggregat] = {}
descr = pe_rcs.get_descr_rcs(aggregat)
moy = {}
est_significatif = False
for comp in competences + ["Général"]:
moyennes[tag][aggregat][comp] = {
moy[comp] = {
"note": "",
"rang_groupe": "",
"rang_promo": "",
}
colonne = pe_moytag.get_colonne_df(
aggregat, tag, comp, "Groupe", "note"
aggregat, pole, tag, comp, "Groupe", "note"
)
if colonne in df.columns:
valeur = df.loc[etudid, colonne]
if not np.isnan(valeur):
moyennes[tag][aggregat][comp]["note"] = round(valeur, 2)
moy[comp]["note"] = round(valeur, 2)
est_significatif = True
colonne = pe_moytag.get_colonne_df(
aggregat, tag, comp, "Groupe", "rang"
aggregat, pole, tag, comp, "Groupe", "rang"
)
if colonne in df.columns:
valeur = df.loc[etudid, colonne]
if valeur and str(valeur) != "nan":
moyennes[tag][aggregat][comp]["rang_groupe"] = valeur
moy[comp]["rang_groupe"] = valeur
colonne = pe_moytag.get_colonne_df(
aggregat, tag, comp, "Promo", "rang"
aggregat, pole, tag, comp, "Promo", "rang"
)
if colonne in df.columns:
valeur = df.loc[etudid, colonne]
if valeur and str(valeur) != "nan":
moyennes[tag][aggregat][comp]["rang_promo"] = valeur
moy[comp]["rang_promo"] = valeur
if est_significatif:
moyennes[tag][descr] = moy
html = template.render(
nom=nom,
prenom=prenom,
pole="Moyennes calculées tous modules (ressources/SAEs) confondus",
colonnes_html=colonnes_html,
tags=tags,
moyennes=moyennes,
)
# for onglet, df_synthese in self.synthese.items():
# if isinstance(onglet, tuple): # Les onglets autres que "administratif"
# tag = onglet[0]
# type_moy = onglet[1]
# colonnes = list(df_synthese.columns)
return (nom, prenom, html)

100
app/pe/pe_rcss_jury.py
View File

@ -14,10 +14,13 @@ class RCSsJuryPE:
annee_diplome: L'année de diplomation
"""
def __init__(self, annee_diplome: int):
def __init__(self, annee_diplome: int, etudiants: pe_etudiant.EtudiantsJuryPE):
self.annee_diplome = annee_diplome
"""Année de diplômation"""
self.etudiants = etudiants
"""Les étudiants recensés"""
self.trajectoires: dict[tuple(int, str) : pe_trajectoires.Trajectoire] = {}
"""Ensemble des trajectoires recensées (regroupement de (form)semestres BUT)"""
@ -41,7 +44,7 @@ class RCSsJuryPE:
"""Dictionnaire associant, pour chaque étudiant et pour chaque type de RCS,
son RCSemX : {etudid: {nom_RCS: RCSemX}}"""
def cree_trajectoires(self, etudiants: pe_etudiant.EtudiantsJuryPE):
def cree_trajectoires(self):
"""Créé toutes les trajectoires, au regard du cursus des étudiants
analysés + les mémorise dans les données de l'étudiant
@ -49,31 +52,28 @@ class RCSsJuryPE:
etudiants: Les étudiants à prendre en compte dans le Jury PE
"""
tous_les_aggregats = (
pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES + pe_rcs.TOUS_LES_RCS_AVEC_PLUSIEURS_SEM
)
for etudid in etudiants.cursus:
self.trajectoires_suivies[etudid] = {
aggregat: None for aggregat in tous_les_aggregats
}
tous_les_aggregats = pe_rcs.TOUS_LES_RCS
for etudid in self.etudiants.cursus:
self.trajectoires_suivies[etudid] = self.etudiants.trajectoires[etudid]
for nom_rcs in tous_les_aggregats:
# L'aggrégat considéré (par ex: 3S=S1+S2+S3), son nom de son semestre
# terminal (par ex: S3) et son numéro (par ex: 3)
noms_semestre_de_aggregat = pe_rcs.TYPES_RCS[nom_rcs]["aggregat"]
nom_semestre_terminal = noms_semestre_de_aggregat[-1]
noms_semestres = pe_rcs.TYPES_RCS[nom_rcs]["aggregat"]
nom_semestre_final = noms_semestres[-1]
for etudid in etudiants.cursus:
# Le formsemestre terminal (dernier en date) associé au
# semestre marquant la fin de l'aggrégat
# (par ex: son dernier S3 en date)
trajectoire = etudiants.cursus[etudid][nom_semestre_terminal]
if trajectoire:
for etudid in self.etudiants.cursus:
# Le (ou les) semestre(s) marquant la fin du cursus de l'étudiant
sems_final = self.etudiants.cursus[etudid][nom_semestre_final]
if sems_final:
# Le formsemestre final (dernier en date) de l'étudiant,
# marquant la fin de son aggrégat (par ex: son dernier S3 en date)
formsemestre_final = app.pe.pe_comp.get_dernier_semestre_en_date(
trajectoire
sems_final
)
# Ajout ou récupération du RCS associé
# Ajout (si nécessaire) et récupération du RCS associé
rcs_id = (nom_rcs, formsemestre_final.formsemestre_id)
if rcs_id not in self.trajectoires:
self.trajectoires[rcs_id] = pe_trajectoires.Trajectoire(
@ -84,7 +84,7 @@ class RCSsJuryPE:
# La liste des semestres de l'étudiant à prendre en compte
# pour cette trajectoire
semestres_a_aggreger = get_rcs_etudiant(
etudiants.cursus[etudid], formsemestre_final, nom_rcs
self.etudiants.cursus[etudid], formsemestre_final, nom_rcs
)
# Ajout des semestres au RCS
@ -92,64 +92,30 @@ class RCSsJuryPE:
# Mémorise le RCS suivi par l'étudiant
self.trajectoires_suivies[etudid][nom_rcs] = rcs
self.etudiants.trajectoires[etudid][nom_rcs] = rcs
def _aff_trajectoires(self, etudiants: pe_etudiant.EtudiantsJuryPE):
"""Affiche les chemins trouvés pour debug"""
# Affichage pour debug
jeunes = list(enumerate(self.trajectoires_suivies))
for no_etud, etudid in jeunes:
etat = "⛔" if etudid in etudiants.abandons_ids else "✅"
pe_affichage.pe_print(
f"--> {etat} {etudiants.identites[etudid].nomprenom} (#{etudid}) :"
)
for nom_rcs, rcs in self.trajectoires_suivies[etudid].items():
if rcs:
pe_affichage.pe_print(f" > RCS ⏯️{nom_rcs}: {rcs.get_repr()}")
def cree_semxs(self, etudiants: pe_etudiant.EtudiantsJuryPE):
"""Créé les les SemXs (trajectoires/combinaisons de semestre de même rang x),
def cree_semxs(self):
"""Créé les SemXs (trajectoires/combinaisons de semestre de même rang x),
en ne conservant dans les trajectoires que les regroupements
de type Sx"""
self.semXs = {}
for rcs_id, trajectoire in self.trajectoires.items():
if trajectoire and trajectoire.nom in pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES:
if trajectoire.nom in pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES:
self.semXs[rcs_id] = pe_trajectoires.SemX(trajectoire)
# L'association (pour chaque étudiant entre chaque Sx et le SemX associé)
self.semXs_suivis = {}
for etudid in self.trajectoires_suivies:
for etudid in self.etudiants.trajectoires:
self.semXs_suivis[etudid] = {
nom_rcs: None for nom_rcs in pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES
agregat: None for agregat in pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES
}
for nom_rcs, trajectoire in self.trajectoires_suivies[etudid].items():
if trajectoire and nom_rcs in pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES:
for agregat in pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES:
trajectoire = self.etudiants.trajectoires[etudid][agregat]
if trajectoire:
rcs_id = trajectoire.rcs_id
self.semXs_suivis[etudid][nom_rcs] = self.semXs[rcs_id]
def _aff_semxs_suivis(self, etudiants: pe_etudiant.EtudiantsJuryPE):
"""Affichage des SemX pour debug"""
jeunes = list(enumerate(self.semXs_suivis))
for no_etud, etudid in jeunes:
etat = "⛔" if etudid in etudiants.abandons_ids else "✅"
pe_affichage.pe_print(
f"--> {etat} {etudiants.identites[etudid].nomprenom} :"
)
for nom_rcs, rcs in self.semXs_suivis[etudid].items():
if rcs:
pe_affichage.pe_print(f" > SemX ⏯️{nom_rcs}: {rcs.get_repr()}")
vides = []
for nom_rcs in pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES:
les_semX_suivis = []
for no_etud, etudid in jeunes:
if self.semXs_suivis[etudid][nom_rcs]:
les_semX_suivis.append(self.semXs_suivis[etudid][nom_rcs])
if not les_semX_suivis:
vides += [nom_rcs]
vides = sorted(list(set(vides)))
pe_affichage.pe_print(f"⚠️ SemX sans données : {', '.join(vides)}")
semX = self.semXs[rcs_id]
self.semXs_suivis[etudid][agregat] = semX
self.etudiants.semXs[etudid][agregat] = semX
def cree_rcsemxs(self, etudiants: pe_etudiant.EtudiantsJuryPE):
"""Créé tous les RCSemXs, au regard du cursus des étudiants

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app/templates/pe/pe_view_resultats_etudiant.j2
View File

@ -4,19 +4,36 @@
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<h1>Résultats PE de {{prenom}} {{nom}}</h1>
<h1>Résultats PE de {{prenom}} {{nom}}</h1>
<h2>Légende</h2>
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<li><span class="w3-badge w3-red">../..</span>&nbsp;Classement par groupe</li>
<li><span class="w3-badge w3-blue">../..</span>&nbsp;Classement par promo</li>
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