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Windows 7かMac OS X上でE-Cell4を使ってみる

Last updated at Posted at 2014-12-11

以下の情報は時代遅れです。最新の情報はこちらを参照してください。

インストールの方法

注意: E-Cell4は只今絶賛開発中です. 多分に人柱的要素がありますのでご注意下さい.

jupyter[notebook], numpy, matplotlibなどのインストールは本当は任意だが, まず間違いなく使った方が良い.

Windowsの場合

  1. http://conda.pydata.org/miniconda.htmlから32ビット版のMiniconda for Windowsをインストールする1.
  1. コマンドプロンプトcmdを起動して, 依存する他のPythonライブラリをインストールする[^2].

conda update pip
conda install hdf5 jupyter matplotlib


[^2]: Anacondaの場合は不要.

3. つづけてE-Cell4をインストールする. Python3の場合は下の方を実行して下さい.

    ```
pip install https://github.com/ecell/ecell4/releases/download/4.0.0/ecell-4.0.0-cp27-none-win32.whl
# pip install https://github.com/ecell/ecell4/releases/download/4.0.0/ecell-4.0.0-cp35-none-win32.whl

オプションだが, 動画表示機能を使いたい人はhttp://ffmpeg.zeranoe.com/builds/などからFFmpegをインストールしてパスPATHを通しておく.

Macの場合

Mac OS Xの場合, E-Cell4そのものはhomebrewでインストールできる.

brew tap ecell/ecell4
brew install ecell4

homebrewを使ったgslのinstall

ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
brew install gsl

Python環境の準備

Python, numpy, matplotlibは既に入っているのでIPython Notebookをpipを使ってインストールする.

curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python get-pip.py
sudo pip install "ipython[notebook]"

E-Cell4のインストール

つづいて, E-Cell4をインストール. Yosemite (10.10)の場合は,

sudo pip install https://github.com/ecell/ecell4/releases/download/4.0.0-beta2/ecell4-4.0.0b2-cp27-none-macosx_10_10_intel.whl

Mavericks (10.9)の場合は,

sudo pip install https://github.com/ecell/ecell4/releases/download/4.0.0-beta2/ecell4-4.0.0b2-cp27-none-macosx_10_9_intel.whl

でインストールできる.

使い方

IPython Notebookをインストールしている場合は下記の要領で立ち上げる. 勝手にブラウザが起動し, IPython Notebookのメインページに飛ぶはず. IEかSafariを利用する場合は, 問題が生じる場合があるので注意して下さい.

ipython notebook

新規ノートブックを作成して最初の行で%matplotlib inlineを実行した後で, 下記のコードを実行すればシミュレーションの結果をグラフとして表示できる.

test1.py
%matplotlib inline
import numpy
from ecell4 import *

with reaction_rules():
    A + B == C | (0.01, 0.3) # 可逆反応

run_simulation(10, {'A': 60, 'B': 60})

結果は以下のようになるはず.

plot0.png

より詳しい使い方については下記の記事を参照して下さい.

  1. 容量に余裕のある人は全部入りのAnacondaを使うと手間が省ける. https://www.continuum.io/downloads

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