old_contents: ## Copyright (C) 2012-2013 Dimitrios V. Vavoulis
  ## Computational Genomics Group (http://bioinformatics.bris.ac.uk/)
  ## Department of Computer Science
  ## University of Bristol
  
  ################################################################################
  
  import numpy  as np
  import pandas as pd
  
  ################################################################################
  
  def readCountData(fname, classes = None, *args, **kargs):    
      df = pd.read_table(fname, *args, **kargs)
  
      ## add attributes      
      df.counts    = df.values  
      df.exposures = df.sum() / df.sum().astype('double') #df.sum() / df.sum().max().astype('double') 
      df.samples   = df.columns
      df.genes     = df.index
      
      ## classes
      if classes is None:
          df.classes = np.arange(df.samples.size).astype('str')
      else:
          df.classes = classes
                      
      return df
      
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  ## Department of Computer Science
  ## University of Bristol
  
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  import numpy  as np
  import pandas as pd
  
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  def readCountData(fname, classes = None, *args, **kargs):    
      df = pd.read_table(fname, *args, **kargs)
  
      ## add attributes      
      df.counts    = df.values  
      df.exposures = df.sum() / df.sum().max().astype('double') 
      df.samples   = df.columns
      df.genes     = df.index
      
      ## classes
      if classes is None:
          df.classes = np.arange(df.samples.size).astype('str')
      else:
          df.classes = classes
                      
      return df
      
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