Calcul moyenne UE BUT progressif (admet modules sans notes)

app/but/bulletin_but.py

@@ -120,8 +120,13 @@ class ResultatsSemestreBUT:
                 "total": ue.ects,
             },
             "competence": None,  # XXX TODO lien avec référentiel
-            "moyenne": fmt_note(self.etud_moy_ue[ue.id].mean()),
+            "moyenne": {
-            "bonus": None,  # XXX TODO
+                "value": fmt_note(self.etud_moy_ue[ue.id][etud.id]),
+                "min": fmt_note(self.etud_moy_ue[ue.id].min()),
+                "max": fmt_note(self.etud_moy_ue[ue.id].max()),
+                "moy": fmt_note(self.etud_moy_ue[ue.id].mean()),
+            },
+            "bonus": 17.8,  # None,  # XXX TODO
             "malus": None,  # XXX TODO voir ce qui est ici
             "capitalise": None,  # "AAAA-MM-JJ" TODO
             "ressources": self.etud_ue_mod_results(etud, ue, self.ressources),

app/comp/moy_ue.py

@@ -186,25 +186,25 @@ def compute_ue_moys(
     modimpl_coefs = modimpl_coefs_df.values
     # Duplique les inscriptions sur les UEs:
     modimpl_inscr_stacked = np.stack([modimpl_inscr] * nb_ues, axis=2)
-
     # Enlève les NaN du numérateur:
-    # si on veut prendre en compte les module avec notes neutralisées ?
+    # si on veut prendre en compte les modules avec notes neutralisées ?
-    # sem_cube_no_nan = np.nan_to_num(sem_cube, nan=0.0)
+    sem_cube_no_nan = np.nan_to_num(sem_cube, nan=0.0)
 
     # Ne prend pas en compte les notes des étudiants non inscrits au module:
     # Annule les notes:
-    sem_cube_inscrits = np.where(modimpl_inscr_stacked, sem_cube, 0.0)
+    sem_cube_inscrits = np.where(modimpl_inscr_stacked, sem_cube_no_nan, 0.0)
     # Annule les coefs des modules où l'étudiant n'est pas inscrit:
     modimpl_coefs_etuds = np.where(
         modimpl_inscr_stacked, np.stack([modimpl_coefs.T] * nb_etuds), 0.0
     )
-
+    # Annule les coefs des modules NaN
+    modimpl_coefs_etuds_no_nan = np.where(np.isnan(sem_cube), 0.0, modimpl_coefs_etuds)
     #
     # Version vectorisée
     #
-    etud_moy_ue = np.sum(modimpl_coefs_etuds * sem_cube_inscrits, axis=1) / np.sum(
+    etud_moy_ue = np.sum(
-        modimpl_coefs_etuds, axis=1
+        modimpl_coefs_etuds_no_nan * sem_cube_inscrits, axis=1
-    )
+    ) / np.sum(modimpl_coefs_etuds_no_nan, axis=1)
     return pd.DataFrame(
         etud_moy_ue, index=modimpl_inscr_df.index, columns=modimpl_coefs_df.index
     )

app/scodoc/sco_edit_module.py

@@ -528,18 +528,15 @@ def module_edit(module_id=None):
         ("formation_id", {"input_type": "hidden"}),
         ("ue_id", {"input_type": "hidden"}),
         ("module_id", {"input_type": "hidden"}),
-    ]
-    if not is_apc:
-        descr += [
         (
             "ue_matiere_id",
             {
-                    "input_type": "menu",
+                "input_type": "menu" if not is_apc else "hidden",
                 "title": "Matière",
                 "explanation": "un module appartient à une seule matière.",
                 "labels": mat_names,
                 "allowed_values": ue_mat_ids,
-                    "enabled": unlocked,
+                "enabled": unlocked and not is_apc,  # pas d'édition des matieres en BUT
             },
         ),
     ]

app/scodoc/sco_liste_notes.py

@@ -816,7 +816,7 @@ def _add_apc_columns(
     etuds_moy_module = moy_mod.compute_module_moy(
         evals_notes, evals_poids, evaluations, evaluations_completes
     )
-
+    ue_coefs = models.ModuleImpl.query.get(moduleimpl_id).module.ue_coefs
     for row in rows:
         for ue in ues:
             moy_ue = etuds_moy_module[ue.id].get(row["etudid"], "?")
@@ -826,4 +826,7 @@ def _add_apc_columns(
         col_id = f"moy_ue_{ue.id}"
         titles[col_id] = ue.acronyme
         columns_ids.append(col_id)
-        row_coefs[f"moy_ue_{ue.id}"] = "m"
+        row_coefs[f"moy_ue_{ue.id}"] = [uc for uc in ue_coefs if uc.ue_id == ue.id][
+            0
+        ].coef
+        row_coefs[f"_moy_ue_{ue.id}_td_attrs"] = ' class="coef_mod_ue" '

app/static/css/scodoc.css

@@ -1066,6 +1066,12 @@ table.notes_evaluation td.moy_ue {
   color:rgb(1, 116, 96);
 }
 
+td.coef_mod_ue {
+  font-style: normal;
+  font-weight: bold;
+  color: rgb(1, 116, 96);
+}
+
 h2.formsemestre, #gtrcontent h2 {
     margin-top: 2px;
     font-size: 130%;

app/static/js/bulletin-but.js

@@ -115,7 +115,7 @@ function showSynthese(data) {
 					${(dataUE.competence) ? dataUE.competence + " - " : ""}${ue}
 				</h3>
 				<div>
-					<div class=moyenne>Moyenne&nbsp;:&nbsp;${dataUE.moyenne?.value || "-"}</div>
+					<div class=moyenne>Moyenn&nbsp;:&nbsp;${dataUE.moyenne?.value || "-"}</div>
 					<div class=info>
 						Bonus&nbsp;:&nbsp;${dataUE.bonus || 0}&nbsp;- 
 						Malus&nbsp;:&nbsp;${dataUE.malus || 0}

tests/unit/test_but_ues.py

@@ -94,9 +94,7 @@ def test_ue_moy(test_client):
     # EXC à un module
     n1, n2 = 5.0, NOTES_NEUTRALISE
     etud_moy_ue = change_notes(n1, n2)
-    # Pour le moment, une note NEUTRALISE va entrainer le non-calcul
+    assert (etud_moy_ue.values == n1).all()
-    #  des moyennes.
-    assert np.isnan(etud_moy_ue.values).all()
     # Désinscrit l'étudiant du module 2:
     inscr = ModuleImplInscription.query.filter_by(
         moduleimpl_id=evaluation2.moduleimpl.id, etudid=etudid