import detectLang
import graph

# ====================================================================================================
# La detection est rapide car toute les perplexites sont stockées dans les fichiers binaires pp_EN etc
# Pour regénerer les fichiers :
# Executer detectLang.create_all_pp_and_save_to_disc()
# Les resultats des perplexités pour tous les fichiers seront serialisés dans les fichiers binaires.
# ces fichiers sont necessaire à la fontions detectLang.detect_language()
# Pour serialisé les dictionaires j'utilise la bibliotheque intégrer à python => pickle
# ====================================================================================================

test_file_number = 19

# detect_language(Numéro du fichier dans le repertoire de test, N du modele nGram)
# Print le code de la langue reconnue et la perplexité du modèle choisis.
detectLang.detect_language(test_file_number,1)
detectLang.detect_language(test_file_number,2)
detectLang.detect_language(test_file_number,3)

# ====================================================================================================
# Nécessite matplotlib
# Installé matplotlib avec => pip install matplotlib
# ====================================================================================================

# graphFile(Numéro du fichier dans le repertoire de test)
graph.graphFile(test_file_number)


import detectLang
import graph

# ====================================================================================================
# La detection est rapide car toute les perplexites sont stockées dans les fichiers binaires pp_EN etc
# Pour regénerer les fichiers :
# Executer detectLang.create_all_pp_and_save_to_disc(), décommenter la ligne suivante
# detectLang.create_all_pp_and_save_to_disc()
# Les resultats des perplexités pour tous les fichiers seront serialisés dans les fichiers binaires.
# ces fichiers sont necessaire à la fontions detectLang.detect_language()
# Pour serialisé les dictionaires j'utilise la bibliotheque intégrer à python => pickle
# ====================================================================================================

test_file_number = 13

# detect_language(Numéro du fichier dans le repertoire de test, N du modele nGram)
# Print le code de la langue reconnue et la perplexité du modèle choisis.
# detectLang.detect_language(test_file_number,1)
# detectLang.detect_language(test_file_number,2)
# detectLang.detect_language(test_file_number,3)

# ====================================================================================================
# Nécessite matplotlib
# Installé matplotlib avec => pip install matplotlib
# ====================================================================================================

# Affiche sur un graphique les perplexité de tous les modeles sur un même fichier
# graph.graphFile(test_file_number)

# Pour donner le resultat sur tous les fichier test dans la console
detectLang.show_all_result()

Update doc and add one call
Update doc and add one call

  import detectLang
  import graph
  
  # ====================================================================================================
  # La detection est rapide car toute les perplexites sont stockées dans les fichiers binaires pp_EN etc
  # Pour regénerer les fichiers :
+ # Executer detectLang.create_all_pp_and_save_to_disc(), décommenter la ligne suivante
- # Executer detectLang.create_all_pp_and_save_to_disc()
+ # detectLang.create_all_pp_and_save_to_disc()
  # Les resultats des perplexités pour tous les fichiers seront serialisés dans les fichiers binaires.
  # ces fichiers sont necessaire à la fontions detectLang.detect_language()
  # Pour serialisé les dictionaires j'utilise la bibliotheque intégrer à python => pickle
  # ====================================================================================================
  
- test_file_number = 19
+ test_file_number = 13
  
  # detect_language(Numéro du fichier dans le repertoire de test, N du modele nGram)
  # Print le code de la langue reconnue et la perplexité du modèle choisis.
- detectLang.detect_language(test_file_number,1)
+ # detectLang.detect_language(test_file_number,1)
- detectLang.detect_language(test_file_number,2)
+ # detectLang.detect_language(test_file_number,2)
- detectLang.detect_language(test_file_number,3)
+ # detectLang.detect_language(test_file_number,3)
  
  # ====================================================================================================
  # Nécessite matplotlib
  # Installé matplotlib avec => pip install matplotlib
  # ====================================================================================================
  
- # graphFile(Numéro du fichier dans le repertoire de test)
+ # Affiche sur un graphique les perplexité de tous les modeles sur un même fichier
- graph.graphFile(test_file_number)
+ # graph.graphFile(test_file_number)
  
+ # Pour donner le resultat sur tous les fichier test dans la console
+ detectLang.show_all_result()
  
Update doc and add one call
## Code Before:
import detectLang
import graph

# ====================================================================================================
# La detection est rapide car toute les perplexites sont stockées dans les fichiers binaires pp_EN etc
# Pour regénerer les fichiers :
# Executer detectLang.create_all_pp_and_save_to_disc()
# Les resultats des perplexités pour tous les fichiers seront serialisés dans les fichiers binaires.
# ces fichiers sont necessaire à la fontions detectLang.detect_language()
# Pour serialisé les dictionaires j'utilise la bibliotheque intégrer à python => pickle
# ====================================================================================================

test_file_number = 19

# detect_language(Numéro du fichier dans le repertoire de test, N du modele nGram)
# Print le code de la langue reconnue et la perplexité du modèle choisis.
detectLang.detect_language(test_file_number,1)
detectLang.detect_language(test_file_number,2)
detectLang.detect_language(test_file_number,3)

# ====================================================================================================
# Nécessite matplotlib
# Installé matplotlib avec => pip install matplotlib
# ====================================================================================================

# graphFile(Numéro du fichier dans le repertoire de test)
graph.graphFile(test_file_number)


## Instruction:
Update doc and add one call
## Code After:
import detectLang
import graph

# ====================================================================================================
# La detection est rapide car toute les perplexites sont stockées dans les fichiers binaires pp_EN etc
# Pour regénerer les fichiers :
# Executer detectLang.create_all_pp_and_save_to_disc(), décommenter la ligne suivante
# detectLang.create_all_pp_and_save_to_disc()
# Les resultats des perplexités pour tous les fichiers seront serialisés dans les fichiers binaires.
# ces fichiers sont necessaire à la fontions detectLang.detect_language()
# Pour serialisé les dictionaires j'utilise la bibliotheque intégrer à python => pickle
# ====================================================================================================

test_file_number = 13

# detect_language(Numéro du fichier dans le repertoire de test, N du modele nGram)
# Print le code de la langue reconnue et la perplexité du modèle choisis.
# detectLang.detect_language(test_file_number,1)
# detectLang.detect_language(test_file_number,2)
# detectLang.detect_language(test_file_number,3)

# ====================================================================================================
# Nécessite matplotlib
# Installé matplotlib avec => pip install matplotlib
# ====================================================================================================

# Affiche sur un graphique les perplexité de tous les modeles sur un même fichier
# graph.graphFile(test_file_number)

# Pour donner le resultat sur tous les fichier test dans la console
detectLang.show_all_result()
