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# ScoDoc
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# Copyright (c) 1999 - 2023 Emmanuel Viennet. All rights reserved.
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# See LICENSE
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"""Quelques classes auxiliaires pour les calculs des notes
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"""
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import numpy as np
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class StatsMoyenne:
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"""Une moyenne d'un ensemble étudiants sur quelque chose
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(moyenne générale d'un semestre, d'un module, d'un groupe...)
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et les statistiques associées: min, max, moy, effectif
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"""
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def __init__(self, vals):
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"""Calcul les statistiques.
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Les valeurs NAN ou non numériques sont toujours enlevées.
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Si vals is None, renvoie des zéros (utilisé pour UE bonus)
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"""
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try:
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if vals is None or len(vals) == 0 or np.isnan(vals).all():
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self.moy = self.min = self.max = self.size = self.nb_vals = 0
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else:
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self.moy = np.nanmean(vals)
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self.min = np.nanmin(vals)
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self.max = np.nanmax(vals)
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self.size = len(vals)
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self.nb_vals = self.size - np.count_nonzero(np.isnan(vals))
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except TypeError: # que des NaN dans un array d'objets, ou ce genre de choses exotiques...
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self.moy = self.min = self.max = self.size = self.nb_vals = 0
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def to_dict(self):
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"Tous les attributs dans un dict"
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return {
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"min": self.min,
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"max": self.max,
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"moy": self.moy,
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"size": self.size,
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"nb_vals": self.nb_vals,
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}
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