ScoDoc-Lille/app/comp/aux_stats.py

45 lines
1.6 KiB
Python
Raw Normal View History

2021-12-26 19:15:47 +01:00
##############################################################################
# ScoDoc
2022-01-01 14:51:28 +01:00
# Copyright (c) 1999 - 2022 Emmanuel Viennet. All rights reserved.
2021-12-26 19:15:47 +01:00
# See LICENSE
##############################################################################
"""Quelques classes auxiliaires pour les calculs des notes
"""
import numpy as np
2021-12-26 19:15:47 +01:00
class StatsMoyenne:
"""Une moyenne d'un ensemble étudiants sur quelque chose
(moyenne générale d'un semestre, d'un module, d'un groupe...)
et les statistiques associées: min, max, moy, effectif
"""
def __init__(self, vals):
"""Calcul les statistiques.
Les valeurs NAN ou non numériques sont toujours enlevées.
2022-01-25 10:45:13 +01:00
Si vals is None, renvoie des zéros (utilisé pour UE bonus)
2021-12-26 19:15:47 +01:00
"""
2022-02-11 10:30:24 +01:00
try:
if vals is None or len(vals) == 0 or np.isnan(vals).all():
self.moy = self.min = self.max = self.size = self.nb_vals = 0
else:
self.moy = np.nanmean(vals)
self.min = np.nanmin(vals)
self.max = np.nanmax(vals)
self.size = len(vals)
self.nb_vals = self.size - np.count_nonzero(np.isnan(vals))
except TypeError: # que des NaN dans un array d'objets, ou ce genre de choses exotiques...
2022-01-25 10:45:13 +01:00
self.moy = self.min = self.max = self.size = self.nb_vals = 0
2021-12-26 19:15:47 +01:00
def to_dict(self):
"Tous les attributs dans un dict"
return {
"min": self.min,
"max": self.max,
"moy": self.moy,
"size": self.size,
"nb_vals": self.nb_vals,
}