forked from ScoDoc/ScoDoc
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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 - 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.models import UniteEns, FormSemestre
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from app.pe import pe_affichage
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from app.pe.pe_ressemtag import ResSemBUTTag
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import pandas as pd
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import numpy as np
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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 SxTag(TableTag):
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def __init__(self, sxtag_id: (int, int), ressembuttags: dict[int, ResSemBUTTag]):
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"""Calcule les moyennes/classements par tag d'un semestre de type 'Sx'
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(par ex. 'S1', 'S2', ...) avec une orientation par UE :
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* pour les étudiants non redoublants, ce sont les moyennes/classements
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du semestre suivi
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* pour les étudiants redoublants, c'est une fusion des moyennes/classements
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dans les (2) 'Sx' qu'il a suivi
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Un SxTag peut donc regrouper plusieurs semestres.
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Un SxTag est identifié par un tuple (x, fid) où x est le numéro (semestre_id)
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du semestre et fid le formsemestre_id du semestre final (le plus récent) du
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regrouprement.
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Les **tags**, les **UE** et les inscriptions aux UEs (pour les etudiants)
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considérés sont uniquement ceux du semestre final.
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Args:
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sxtag_id: L'identifiant de SxTag
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ressembuttags: Un dictionnaire de la forme `{fid: ResSemBUTTag(fid)}` donnant
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les semestres à regrouper et les résultats/moyennes par tag des
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semestres
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"""
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TableTag.__init__(self)
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assert sxtag_id and len(sxtag_id) == 2 and sxtag_id[1] in ressembuttags
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self.sxtag_id: (int, int) = sxtag_id
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"""Identifiant du SxTag de la forme (semestre_id, fid_semestre_final)"""
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self.ressembuttags = ressembuttags
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"""Les ResSemBUTTags à regrouper dans le SxTag"""
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# Les données du semestre final
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self.fid_final = sxtag_id[1]
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self.ressembuttag_final = ressembuttags[self.fid_final]
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"""Le ResSemBUTTag final"""
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# Les étudiants (etuds, états civils & etudis)
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self.etuds = ressembuttags[self.fid_final].etuds
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self.add_etuds(self.etuds)
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# Affichage
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pe_affichage.pe_print(f"--> {self.get_repr()}")
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# Les tags
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self.tags_sorted = self.ressembuttag_final.tags_sorted
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"""Tags (extraits uniquement du semestre final)"""
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pe_affichage.pe_print(f"* Tags : {', '.join(self.tags_sorted)}")
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# Les UE
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moy_sem_final = self.ressembuttag_final.moyennes_tags["but"]
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self.ues = list(moy_sem_final.matrice_notes.columns)
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# Les acronymes des UE
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self.acronymes_ues_sorted = sorted(self.ues)
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# Les inscriptions des étudiants aux UEs
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# => ne conserve que les UEs du semestre final (pour les redoublants)
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self.matrice_coeffs = self.ressembuttag_final.moyennes_tags[
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"but"
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].matrice_coeffs
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self.ues_inscr_parcours = ~np.isnan(self.matrice_coeffs.to_numpy())
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# Les moyennes par tag
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self.moyennes_tags: dict[str, pd.DataFrame] = {}
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"""Les notes aux UEs dans différents tags"""
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# Masque des inscriptions
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inscr_mask = self.ues_inscr_parcours
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for tag in self.tags_sorted:
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# Cube de note etudids x UEs
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notes_cube = self.compute_notes_ues_cube(tag, self.acronymes_ues_sorted)
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# Calcule des moyennes sous forme d'un dataframe"""
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matrice_moys_ues = compute_notes_ues(
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notes_cube,
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self.etudids,
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self.acronymes_ues_sorted,
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inscr_mask,
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)
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# Les profils d'ects (pour debug)
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profils_ects = []
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for i in self.matrice_coeffs.index:
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val = tuple(self.matrice_coeffs.loc[i].fillna("x"))
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|
if tuple(val) not in profils_ects:
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|
profils_ects.append(tuple(val))
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# Les moyennes
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self.moyennes_tags[tag] = MoyennesTag(tag,
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matrice_moys_ues,
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self.matrice_coeffs)
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pe_affichage.pe_print(f"> MoyTag pour {tag} avec")
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pe_affichage.pe_print(f" - ues={self.acronymes_ues_sorted}")
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pe_affichage.pe_print(f" - ects={profils_ects}")
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def __eq__(self, other):
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"""Egalité de 2 SxTag sur la base de leur identifiant"""
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return self.sxtag_id == other.sxtag_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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affichage = [str(fid) for fid in self.ressembuttags]
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return f"{self.sxtag_id[0]}Tag ({'+'.join(affichage)})"
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def compute_notes_ues_cube(self, tag, acronymes_ues_sorted):
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"""Construit le cube de notes des UEs (etudid x accronyme_ue x semestre_aggregé)
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nécessaire au calcul des moyennes du tag pour le RCS Sx
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"""
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# Index du cube (etudids -> dim 0, ues -> dim 1, semestres -> dim2)
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etudids = [etud.etudid for etud in self.etuds]
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# acronymes_ues = sorted([ue.acronyme for ue in self.ues.values()])
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semestres_id = list(self.ressembuttags.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=acronymes_ues_sorted)
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# Charge les notes du semestre tag
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sem_tag = self.ressembuttags[frmsem_id]
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moys_tag = sem_tag.moyennes_tags[tag]
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notes = moys_tag.matrice_notes # dataframe etudids x ues
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acronymes_ues_sem = list(
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notes.columns
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) # les acronymes des UEs du semestre tag
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# UEs communes à celles du SemTag (celles du dernier semestre du RCS)
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ues_communes = list(set(acronymes_ues_sorted) & set(acronymes_ues_sem))
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# Etudiants communs
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etudids_communs = df.index.intersection(notes.index)
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# Recopie
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df.loc[etudids_communs, ues_communes] = notes.loc[
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etudids_communs, ues_communes
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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 etudids x ues x semestres"""
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semestres_x_etudids_x_ues = [dfs[fid].values for fid in dfs]
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etudids_x_ues_x_semestres = np.stack(semestres_x_etudids_x_ues, axis=-1)
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return etudids_x_ues_x_semestres
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def compute_notes_ues(
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set_cube: np.array,
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etudids: list,
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acronymes_ues: list,
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|
inscr_mask: np.array,
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):
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"""Calcule la moyenne par UEs à un tag donné en prenant la note maximum (UE
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par UE) obtenue par un étudiant à un semestre.
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Args:
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set_cube: notes moyennes aux modules ndarray
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(semestre_ids x etudids x UEs), des floats avec des NaN
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etudids: liste des étudiants (dim. 0 du cube)
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acronymes_ues: liste des acronymes des ues (dim. 1 du cube)
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inscr_mask: masque etudids x UE traduisant les inscriptions des
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étudiants aux UE (du semestre terminal)
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Returns:
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|
Un DataFrame avec pour columns les moyennes par ues,
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et pour rows les etudid
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"""
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nb_etuds, nb_ues, nb_semestres = set_cube.shape
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nb_etuds_mask, nb_ues_mask = inscr_mask.shape
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assert nb_etuds == len(etudids)
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assert nb_ues == len(acronymes_ues)
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assert nb_etuds == nb_etuds_mask
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assert nb_ues == nb_ues_mask
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# Quelles entrées du cube contiennent des notes ?
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mask = ~np.isnan(set_cube)
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# Entrées à garder dans le cube en fonction du mask d'inscription
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inscr_mask_3D = np.stack([inscr_mask] * nb_semestres, axis=-1)
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set_cube = set_cube * inscr_mask_3D
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# Enlève les NaN du cube pour les entrées manquantes : NaN -> -1.0
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set_cube_no_nan = np.nan_to_num(set_cube, nan=-1.0)
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# Les moyennes par ues
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# TODO: Pour l'instant un max sans prise en compte des UE capitalisées
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etud_moy = np.max(set_cube_no_nan, axis=2)
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# Fix les max non calculé -1 -> NaN
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etud_moy[etud_moy < 0] = np.NaN
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# Le dataFrame
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etud_moy_tag_df = pd.DataFrame(
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etud_moy,
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index=etudids, # les etudids
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columns=acronymes_ues, # 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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