forked from ScoDoc/ScoDoc
236 lines
9.7 KiB
Python
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Python
# -*- mode: python -*-
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# -*- coding: utf-8 -*-
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# Gestion scolarite IUT
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# Copyright (c) 1999 - 2021 Emmanuel Viennet. All rights reserved.
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# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
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# it under the terms of the GNU General Public License as published by
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# the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
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# (at your option) any later version.
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# This program is distributed in the hope that it will be useful,
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# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
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# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
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# GNU General Public License for more details.
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# You should have received a copy of the GNU General Public License
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# along with this program; if not, write to the Free Software
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# Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA
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# Emmanuel Viennet emmanuel.viennet@viennet.net
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"""Fonctions de calcul des moyennes de modules (modules, ressources ou SAÉ)
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Rappel: pour éviter les confusions, on appelera *poids* les coefficients d'une
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évaluation dans un module, et *coefficients* ceux utilisés pour le calcul de la
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moyenne générale d'une UE.
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"""
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import numpy as np
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import pandas as pd
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from pandas.core.frame import DataFrame
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from app import db
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from app import models
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from app.models import ModuleImpl, Evaluation, EvaluationUEPoids
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from app.scodoc import sco_utils as scu
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def df_load_evaluations_poids(
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moduleimpl_id: int, default_poids=1.0
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) -> tuple[pd.DataFrame, list]:
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"""Charge poids des évaluations d'un module et retourne un dataframe
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rows = evaluations, columns = UE, value = poids (float).
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Les valeurs manquantes (évaluations sans coef vers des UE) sont
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remplies par default_poids.
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Résultat: (evals_poids, liste de UE du semestre)
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"""
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modimpl = ModuleImpl.query.get(moduleimpl_id)
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evaluations = Evaluation.query.filter_by(moduleimpl_id=moduleimpl_id).all()
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ues = modimpl.formsemestre.query_ues(with_sport=False).all()
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ue_ids = [ue.id for ue in ues]
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evaluation_ids = [evaluation.id for evaluation in evaluations]
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df = pd.DataFrame(columns=ue_ids, index=evaluation_ids, dtype=float)
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for eval_poids in EvaluationUEPoids.query.join(
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EvaluationUEPoids.evaluation
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).filter_by(moduleimpl_id=moduleimpl_id):
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|
df[eval_poids.ue_id][eval_poids.evaluation_id] = eval_poids.poids
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if default_poids is not None:
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df.fillna(value=default_poids, inplace=True)
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return df, ues
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def check_moduleimpl_conformity(
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moduleimpl, evals_poids: pd.DataFrame, modules_coefficients: pd.DataFrame
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|
) -> bool:
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"""Vérifie que les évaluations de ce moduleimpl sont bien conformes
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au PN.
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Un module est dit *conforme* si et seulement si la somme des poids de ses
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évaluations vers une UE de coefficient non nul est non nulle.
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"""
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nb_evals, nb_ues = evals_poids.shape
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if nb_evals == 0:
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return True # modules vides conformes
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if nb_ues == 0:
|
|
return False # situation absurde (pas d'UE)
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|
if len(modules_coefficients) != nb_ues:
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|
raise ValueError("check_moduleimpl_conformity: nb ue incoherent")
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|
module_evals_poids = evals_poids.transpose().sum(axis=1).to_numpy() != 0
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check = all(
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|
(modules_coefficients[moduleimpl.module.id].to_numpy() != 0)
|
|
== module_evals_poids
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)
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return check
|
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def df_load_modimpl_notes(moduleimpl_id: int) -> tuple:
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"""Construit un dataframe avec toutes les notes de toutes les évaluations du module.
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colonnes: le nom de la colonne est l'evaluation_id (int)
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index (lignes): etudid (int)
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Résultat: (evals_notes, liste de évaluations du moduleimpl,
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|
liste de booleens indiquant si l'évaluation est "complete")
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|
L'ensemble des étudiants est celui des inscrits au SEMESTRE.
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|
Les notes renvoyées sont "brutes" (séries de floats) et peuvent prendre les valeurs:
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note : float (valeur enregistrée brute, non normalisée sur 20)
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pas de note: NaN (rien en bd, ou étudiant non inscrit au module)
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absent: NOTES_ABSENCE (NULL en bd)
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|
excusé: NOTES_NEUTRALISE (voir sco_utils)
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|
attente: NOTES_ATTENTE
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|
L'évaluation "complete" (prise en compte dans les calculs) si:
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|
- soit tous les étudiants inscrits au module ont des notes
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- soit elle a été déclarée "à prise ne compte immédiate" (publish_incomplete)
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N'utilise pas de cache ScoDoc.
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"""
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# L'index du dataframe est la liste des étudiants inscrits au semestre, sans les démissionnaires
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etudids = {
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e.etudid
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for e in ModuleImpl.query.get(moduleimpl_id).formsemestre.get_inscrits(
|
|
include_dem=False
|
|
)
|
|
}
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|
evaluations = Evaluation.query.filter_by(moduleimpl_id=moduleimpl_id).all()
|
|
# --- Calcul nombre d'inscrits pour détermnier si évaluation "complete":
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if evaluations:
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|
# on prend les inscrits au module ET au semestre (donc sans démissionnaires)
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inscrits_module = {
|
|
ins.etud.id for ins in evaluations[0].moduleimpl.inscriptions
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|
}.intersection(etudids)
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|
nb_inscrits_module = len(inscrits_module)
|
|
else:
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|
nb_inscrits_module = 0
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evals_notes = pd.DataFrame(index=etudids, dtype=float) # empty df with all students
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|
evaluations_completes = []
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|
for evaluation in evaluations:
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|
eval_df = pd.read_sql_query(
|
|
"""SELECT n.etudid, n.value AS "%(evaluation_id)s"
|
|
FROM notes_notes n, notes_moduleimpl_inscription i
|
|
WHERE evaluation_id=%(evaluation_id)s
|
|
AND n.etudid = i.etudid
|
|
AND i.moduleimpl_id = %(moduleimpl_id)s
|
|
""",
|
|
db.engine,
|
|
params={
|
|
"evaluation_id": evaluation.id,
|
|
"moduleimpl_id": evaluation.moduleimpl.id,
|
|
},
|
|
index_col="etudid",
|
|
)
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|
eval_df[str(evaluation.id)] = pd.to_numeric(eval_df[str(evaluation.id)])
|
|
# is_complete ssi tous les inscrits (non dem) au semestre ont une note
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is_complete = (
|
|
len(set(eval_df.index).intersection(etudids)) == nb_inscrits_module
|
|
) or evaluation.publish_incomplete
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|
evaluations_completes.append(is_complete)
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|
# NULL en base => ABS (= -999)
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|
eval_df.fillna(scu.NOTES_ABSENCE, inplace=True)
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|
# Ce merge met à NULL les élements non présents
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# (notes non saisies ou etuds non inscrits au module):
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evals_notes = evals_notes.merge(
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|
eval_df, how="left", left_index=True, right_index=True
|
|
)
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|
# Force columns names to integers (evaluation ids)
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|
evals_notes.columns = pd.Int64Index(
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|
[int(x) for x in evals_notes.columns], dtype="int64"
|
|
)
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|
return evals_notes, evaluations, evaluations_completes
|
|
|
|
|
|
def compute_module_moy(
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|
evals_notes_df: pd.DataFrame,
|
|
evals_poids_df: pd.DataFrame,
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|
evaluations: list,
|
|
evaluations_completes: list,
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|
"""Calcule les moyennes des étudiants dans ce module
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|
- evals_notes : DataFrame, colonnes: EVALS, Lignes: etudid
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|
valeur: notes brutes, float ou NOTES_ATTENTE, NOTES_NEUTRALISE,
|
|
NOTES_ABSENCE.
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|
Les NaN désignent les notes manquantes (non saisies).
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|
|
- evals_poids: DataFrame, colonnes: UEs, Lignes: EVALs
|
|
|
|
- evaluations: séquence d'évaluations (utilisées pour le coef et
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|
le barème)
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|
|
|
- evaluations_completes: séquence de booléens indiquant les
|
|
évals à prendre en compte.
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|
|
|
Résultat: DataFrame, colonnes UE, lignes etud
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|
= la note de l'étudiant dans chaque UE pour ce module.
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|
ou NaN si les évaluations (dans lesquelles l'étudiant à des notes)
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|
ne donnent pas de coef vers cette UE.
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"""
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|
nb_etuds, nb_evals = evals_notes_df.shape
|
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nb_ues = evals_poids_df.shape[1]
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|
assert evals_poids_df.shape[0] == nb_evals # compat notes/poids
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|
if nb_etuds == 0:
|
|
return pd.DataFrame(index=[], columns=evals_poids_df.columns)
|
|
# Coefficients des évaluations, met à zéro ceux des évals incomplètes:
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|
evals_coefs = (
|
|
np.array(
|
|
[e.coefficient for e in evaluations],
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|
dtype=float,
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|
)
|
|
* evaluations_completes
|
|
).reshape(-1, 1)
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|
evals_poids = evals_poids_df.values * evals_coefs
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|
# -> evals_poids shape : (nb_evals, nb_ues)
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|
assert evals_poids.shape == (nb_evals, nb_ues)
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|
# Remplace les notes ATT, EXC, ABS, NaN par zéro et mets les notes sur 20:
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|
evals_notes = np.where(
|
|
evals_notes_df.values > scu.NOTES_ABSENCE, evals_notes_df.values, 0.0
|
|
) / [e.note_max / 20.0 for e in evaluations]
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# Les poids des évals pour les étudiant: là où il a des notes non neutralisées
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# (ABS n'est pas neutralisée, mais ATTENTE et NEUTRALISE oui)
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# Note: les NaN sont remplacés par des 0 dans evals_notes
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# et dans dans evals_poids_etuds
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# (rappel: la comparaison est toujours false face à un NaN)
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# shape: (nb_etuds, nb_evals, nb_ues)
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poids_stacked = np.stack([evals_poids] * nb_etuds)
|
|
evals_poids_etuds = np.where(
|
|
np.stack([evals_notes_df.values] * nb_ues, axis=2) > scu.NOTES_NEUTRALISE,
|
|
poids_stacked,
|
|
0,
|
|
)
|
|
# Calcule la moyenne pondérée sur les notes disponibles:
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|
evals_notes_stacked = np.stack([evals_notes] * nb_ues, axis=2)
|
|
with np.errstate(invalid="ignore"): # ignore les 0/0 (-> NaN)
|
|
etuds_moy_module = np.sum(
|
|
evals_poids_etuds * evals_notes_stacked, axis=1
|
|
) / np.sum(evals_poids_etuds, axis=1)
|
|
etuds_moy_module_df = pd.DataFrame(
|
|
etuds_moy_module, index=evals_notes_df.index, columns=evals_poids_df.columns
|
|
)
|
|
return etuds_moy_module_df
|