old_contents: #!/usr/bin/env python
  from optparse import OptionParser
  import h5py
  
  import numpy as np
  
  import dna_io
  
  ################################################################################
  # hdf5_fasta.py
  #
  # Extract the FASTA sequences from an HDF5 file.
  ################################################################################
  
  ################################################################################
  # main
  ############################s####################################################
  def main():
      usage = 'usage: %prog [options] <hdf5_file>'
      parser = OptionParser(usage)
      parser.add_option('-s', dest='set', default='test', help='Set (train/valid/test) [Default: %default]')
      (options,args) = parser.parse_args()
  
      if len(args) != 1:
          parser.error('Must provide Basset model file and input sequences (as a FASTA file or test data in an HDF file')
      else:
          hdf5_file = args[0]
  
      # load 1 hot coded seqeunces from HDF5
      hdf5_in = h5py.File(hdf5_file, 'r')
      seqs_1hot = np.array(hdf5_in['%s_in' % options.set])
      try:
          seq_headers = np.array(hdf5_in['test_headers'])
      except:
          seq_headers = None
      hdf5_in.close()
  
      # convert to ACGT sequences
      seqs = dna_io.vecs2dna(seqs_1hot)
  
      for i, seq in enumerate(seqs):
          if seq_headers is None:
              header = 'seq%d' % i
          else:
              header = seq_headers[i]
          print '>%s\n%s' % (header, seq)
  
  
  ################################################################################
  # __main__
  ################################################################################
  if __name__ == '__main__':
      main()
      #pdb.runcall(main)
  
new_contents: #!/usr/bin/env python
  from optparse import OptionParser
  import h5py
  
  import numpy as np
  
  import dna_io
  
  ################################################################################
  # hdf5_fasta.py
  #
  # Extract the FASTA sequences from an HDF5 file.
  ################################################################################
  
  ################################################################################
  # main
  ############################s####################################################
  def main():
      usage = 'usage: %prog [options] <hdf5_file>'
      parser = OptionParser(usage)
      parser.add_option('-s', dest='set', default='test', help='Set (train/valid/test) [Default: %default]')
      (options,args) = parser.parse_args()
  
      if len(args) != 1:
          parser.error('Must provide data HDF5 file')
      else:
          hdf5_file = args[0]
  
      # load 1 hot coded seqeunces from HDF5
      hdf5_in = h5py.File(hdf5_file, 'r')
      seqs_1hot = np.array(hdf5_in['%s_in' % options.set])
      seq_headers = np.array(hdf5_in['test_headers'])
      hdf5_in.close()
  
      # convert to ACGT sequences
      seqs = dna_io.vecs2dna(seqs_1hot)
  
      for i, seq in enumerate(seqs):
          if seq_headers is None:
              header = 'seq%d' % i
          else:
              header = seq_headers[i]
          print '>%s\n%s' % (header, seq)
  
  
  ################################################################################
  # __main__
  ################################################################################
  if __name__ == '__main__':
      main()
      #pdb.runcall(main)
  
subject: clean up