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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 - 2024 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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# Module "Avis de poursuite d'étude"
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# conçu et développé par Cléo Baras (IUT de Grenoble)
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Created on Fri Sep 9 09:15:05 2016
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@author: barasc
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"""
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from app.comp.res_sem import load_formsemestre_results
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from app.pe import pe_affichage
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from app.pe.pe_ressemtag import ResSemTag
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import pandas as pd
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import numpy as np
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from app.pe.pe_rcs import RCS
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from app.pe.pe_tabletags import TableTag
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from app.pe.pe_moytag import MoyennesTag
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class RCSTag(TableTag):
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def __init__(
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self, rcs: RCS, semestres_taggues: dict[int, ResSemTag]
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):
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"""Calcule les moyennes par tag d'une combinaison de semestres
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(RCS), pour extraire les classements par tag pour un
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groupe d'étudiants donnés. Le groupe d'étudiants est formé par ceux ayant tous
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participé au semestre terminal.
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Args:
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rcs: Un RCS (identifié par un nom et l'id de son semestre terminal)
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semestres_taggues: Les données sur les semestres taggués
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"""
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TableTag.__init__(self)
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self.rcs_id = rcs.rcs_id
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"""Identifiant du RCS taggué (identique au RCS sur lequel il s'appuie)"""
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self.rcs = rcs
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"""RCS associé au RCS taggué"""
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self.nom = self.get_repr()
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"""Représentation textuelle du RCS taggué"""
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self.formsemestre_terminal = rcs.formsemestre_final
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"""Le formsemestre terminal"""
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# Les résultats du formsemestre terminal
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nt = load_formsemestre_results(self.formsemestre_terminal)
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self.semestres_aggreges = rcs.semestres_aggreges
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"""Les semestres aggrégés"""
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self.semestres_tags_aggreges = {}
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|
"""Les semestres tags associés aux semestres aggrégés"""
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for frmsem_id in self.semestres_aggreges:
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try:
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self.semestres_tags_aggreges[frmsem_id] = semestres_taggues[frmsem_id]
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except:
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raise ValueError("Semestres taggués manquants")
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"""Les étudiants (état civil + cursus connu)"""
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self.etuds = nt.etuds
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# assert self.etuds == trajectoire.suivi # manque-t-il des étudiants ?
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self.etudiants = {etud.etudid: etud.etat_civil for etud in self.etuds}
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self.tags_sorted = self.do_taglist()
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"""Tags extraits de tous les semestres"""
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self.notes_cube = self.compute_notes_cube()
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"""Cube de notes"""
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etudids = list(self.etudiants.keys())
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self.notes = compute_tag_moy(self.notes_cube, etudids, self.tags_sorted)
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"""Calcul les moyennes par tag sous forme d'un dataframe"""
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self.moyennes_tags: dict[str, MoyennesTag] = {}
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"""Synthétise les moyennes/classements par tag (qu'ils soient personnalisé ou de compétences)"""
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for tag in self.tags_sorted:
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moy_gen_tag = self.notes[tag]
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self.moyennes_tags[tag] = MoyennesTag(tag, moy_gen_tag)
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def __eq__(self, other):
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"""Egalité de 2 RCS taggués sur la base de leur identifiant"""
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return self.rcs_id == other.rcs_id
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def get_repr(self, verbose=False) -> str:
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"""Renvoie une représentation textuelle (celle de la trajectoire sur laquelle elle
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est basée)"""
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return self.rcs.get_repr(verbose=verbose)
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def compute_notes_cube(self):
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"""Construit le cube de notes (etudid x tags x semestre_aggregé)
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nécessaire au calcul des moyennes de l'aggrégat
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"""
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# nb_tags = len(self.tags_sorted)
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# nb_etudiants = len(self.etuds)
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# nb_semestres = len(self.semestres_tags_aggreges)
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# Index du cube (etudids -> dim 0, tags -> dim 1)
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etudids = [etud.etudid for etud in self.etuds]
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tags = self.tags_sorted
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|
semestres_id = list(self.semestres_tags_aggreges.keys())
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dfs = {}
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for frmsem_id in semestres_id:
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|
# Partant d'un dataframe vierge
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df = pd.DataFrame(np.nan, index=etudids, columns=tags)
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# Charge les notes du semestre tag
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notes = self.semestres_tags_aggreges[frmsem_id].notes
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# Les étudiants & les tags commun au dataframe final et aux notes du semestre)
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etudids_communs = df.index.intersection(notes.index)
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tags_communs = df.columns.intersection(notes.columns)
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# Injecte les notes par tag
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df.loc[etudids_communs, tags_communs] = notes.loc[
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|
etudids_communs, tags_communs
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]
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# Supprime tout ce qui n'est pas numérique
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for col in df.columns:
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df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors="coerce")
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# Stocke le df
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dfs[frmsem_id] = df
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"""Réunit les notes sous forme d'un cube etdids x tags x semestres"""
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semestres_x_etudids_x_tags = [dfs[fid].values for fid in dfs]
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etudids_x_tags_x_semestres = np.stack(semestres_x_etudids_x_tags, axis=-1)
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|
|
return etudids_x_tags_x_semestres
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def do_taglist(self):
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|
"""Synthétise les tags à partir des semestres (taggués) aggrégés
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Returns:
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|
Une liste de tags triés par ordre alphabétique
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"""
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|
tags = []
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|
for frmsem_id in self.semestres_tags_aggreges:
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|
tags.extend(self.semestres_tags_aggreges[frmsem_id].tags_sorted)
|
|
pe_affichage.pe_print(f"* Tags : {', '.join(tags)}")
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|
return sorted(set(tags))
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def compute_tag_moy(set_cube: np.array, etudids: list, tags: list):
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"""Calcul de la moyenne par tag sur plusieurs semestres.
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|
La moyenne est un nombre (note/20), ou NaN si pas de notes disponibles
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*Remarque* : Adaptation de moy_ue.compute_ue_moys_apc au cas des moyennes de tag
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par aggrégat de plusieurs semestres.
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Args:
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set_cube: notes moyennes aux modules ndarray
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|
(etuds x modimpls x UEs), des floats avec des NaN
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etudids: liste des étudiants (dim. 0 du cube)
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|
tags: liste des tags (dim. 1 du cube)
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|
Returns:
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|
Un DataFrame avec pour columns les moyennes par tags,
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|
et pour rows les etudid
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|
"""
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nb_etuds, nb_tags, nb_semestres = set_cube.shape
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assert nb_etuds == len(etudids)
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assert nb_tags == len(tags)
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# Quelles entrées du cube contiennent des notes ?
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mask = ~np.isnan(set_cube)
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|
# Enlève les NaN du cube pour les entrées manquantes
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set_cube_no_nan = np.nan_to_num(set_cube, nan=0.0)
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# Les moyennes par tag
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with np.errstate(invalid="ignore"): # ignore les 0/0 (-> NaN)
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etud_moy_tag = np.sum(set_cube_no_nan, axis=2) / np.sum(mask, axis=2)
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|
# Le dataFrame
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etud_moy_tag_df = pd.DataFrame(
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etud_moy_tag,
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index=etudids, # les etudids
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columns=tags, # les tags
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)
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etud_moy_tag_df.fillna(np.nan)
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|
return etud_moy_tag_df
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