win7+python3.6+word_cloud 安装出现Microsoft Visual C++ 14.0 is required

说明

环境：

已安装Anaconda3 (64-bit) 4.4.0（Python 3.6.1）。其中，代码调试在Spyder 3.1.4中进行，安装包则直接打开Anaconda Prompt调用cmd.exe后进行。

系统为Windows 7 和 Windows 10。

安装包的坑

安装文件的获取

首先，安装包时，直接用 pip install wordcloud是会报错的，会有文件缺失的问题。这一点不少人都有类似反馈。

解决方案：

在github下载wordcloud的包，解压缩后，在对应目录下用python setup.py install安装。

VC++ 14的缺失问题

安装wordcloud时出现报错信息：

error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with “Microsoft Visual C++ Build Tools”: http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools

这种情况下，其实直接跟着提示内容进行就好。

解决方案：

打开报错提示中的链接，下载并安装Visual C++ 2015 Build Tools。

这个问题，我在一台电脑上这样解决（成功安装了wordcloud包并正常调试了相关Python代码）之后，尝试在另一台电脑上再安装该包，结果出现了新问题：Visual C++ 2015 Build Tools，从官网下载下来的安装程序visualcppbuildtools_full.exe，打开后在安装过程中需要联网获取文件，但是由于网络限制导致无法获取，于是无法安装！并且没有搜到含有完整安装文件的包。（注：该电脑所处的网络环境不一样，一般网页中的文件下载没问题，但是build tools安装时联网获取文件就受限制而不成功。）

离线安装VC++14.0 build tools的解决方案：

在能正常通过visualcppbuildtools_full.exe 联网获取安装文件的电脑上，在系统自带的cmd.exe中在对应目录下执行：

visualcppbuildtools_full.exe /layout

之后，选择下载目录存放离线安装包，然后就可以把安装文件下载下来了。

然后在不能联网安装的电脑上，安装离线包即可。

此处是参考msdn上找到的方法。

其它尝试

当遇到安装Visual C++ 2015 Build Tools无法获取安装文件时（visualcppbuildtools_full.exe 只有3M，却提示默认安装的话需要4G空间，可想而知需要下载不少安装文件，实际上最后下载的安装文件也有2G左右），曾经尝试过是否可以不安装4G这么大的build tools而只安装VC++14的运行库，毕竟应该只是缺库吧？

毕竟，实际上运行库Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3（下载链接在此）的安装程序只有十几M大小，并且能够正常下载安装。

但我试下来的结果是，安装了这个东西以后依然会有前面一样的报错。所以还是继续老老实实下载了完整的build tools。如果你有更好的方案（不用安装这个占4G左右的大家伙，不用借助另一个网络环境下的电脑），可以和我留言。

备注

从github下载到的原wordcloud安装包中，提到如果安装还是有问题的的话可以试试安装链接中的.whl文件。

不过，我是没下载这个.whl文件的，前面讲到的坑补完就好了。

字体的坑

Win10和Win7的默认字体后缀竟然不一样

生成云词图的过程中，自己设置字体为“微软雅黑粗体”，在系统（Win10）路径中找到了这个字体的路径“C:\Windows\Fonts\msyhbd.ttc”。

没想到，代码复制到第二台电脑（Win7）下执行时却报错。本来以为都是Windows默认库里的字体应该没什么问题，打开一看才发现Win7这里的字体后缀是“ttf”！

改过就正常了。

提醒以后注意：

哪怕是Windows上执行过没问题的代码，换个同样Windows的电脑，也要注意 系统默认路径和相关文件 是否有变化！

并不是全默认就都一样啊啊啊啊！！！

遮罩底图的坑

错误提示Gray-scale？

NotImplementedError: Gray-scale images TODO

一开始，我用的底图会出现如上报错。

如果把出错的如下这行

plt.imshow(my_wc.recolor(color_func=i_colors))

去掉，那么就不会报错，但是生成的云词图会只有形状、没有原图的颜色。

出现报错时用的底图如下：

这个图片有什么问题呢？为什么会有“Gray-scale images”这种提示，难道我这个图的灰度有问题？明明好几个颜色啊好吗？甚至我专心弄了个纯黑白的图，发现纯黑白色底图都能正常执行代码。

不过，把上面出错的图，和两个不出错的图对比一下读取后的数据，就能看出问题在哪里了。

如下图所示：

coloring0=np.array(Image.open("出错图.png")) #问题图，实际上，下面的白底“底图1”就是将该图直接截图保存生成的

coloring1=np.array(Image.open("后面附上不同背景测试图对比的底图1.bmp")) #白底

coloring2=np.array(Image.open("后面附上不同背景测试图对比的底图2.png")) #透明底

核查报错位置源代码：

class ImageColorGenerator(object):

......#此处省略很多代码

 def __call__(self, word, font_size, font_path, position, orientation, **kwargs):

 ......#此处省略很多代码

        if patch.ndim == 2:

            raise NotImplementedError("Gray-scale images TODO")

 ......#此处省略很多代码

这就可以确定这个报错只因 “维度为2” 引起的。

哦，终于明白这个“Gray-scale”是什么鬼了。这货，每个点都只有2个值来表明颜色啊。后面白底的图，没有透明色，每个点也是正常的3个值；透明底的图，多了第4个值来表示透明度。而这个“没有Gray-scale的图”，应该就是没有灰度参数吧？之前选图时候还真没注意这点，毕竟我也不是学美术出身，乍一眼也看不出来这个图的颜色没有灰度所以有可能没有灰度参数啊。

解决方案：

对于新手小白，如果不想在读取图像后直接改Value加一列的话，最简单的操作就是换个能用的图再执行吧。

如果确定就是只要这个图的样子，那么可以转化格式，或者再不行截个图保存再用也是可以的。

总之，这个报错的原因，不是代码问题，仅仅是图的格式问题。

图片输出的坑

图片没有正常显示新手关于plt.savefig的用法

这里我用plt.savefig("这里是生成图片的路径")来存储生成的云词图。

一开始，将plt.savefig放在plt.show之后，结果只是生成了空白的图。后来在这篇文章《【Python】解决使用plt.savefig保存图片时一片空白》中了解到：

“在plt.show() 后实际上已经创建了一个新的空白的图片（坐标轴），这时候你再plt.savefig() 就会保存这个新生成的空白图片。”

所以，只要把plt.savefig放在plt.show之前即可解决这个问题。

我生成云词图的最后几行代码如下：

plt.imshow(my_wc)

plt.axis("off")

plt.savefig("H:/temp/temp.jpg",dpi=200) #用反斜杠的话会报错

plt.show()

另一种输出图像的方式 .to_file

在WordCloud中，自带.to_file可以将云词图输出到文件。

具体方法：将上述代码中plt.savefig一行替换为

my_wc.to_file("H:/temp/temp.jpg")

即可。

可以发现两种输出方式的区别：
- plt.savefig默认尺寸是和终端中显示差不多的缩略版的图（大小432×288），可以通过dpi调节精度改善清晰度，具体可见本文中“图片大小和精度的影响”的描述。
- .to_file，则输出的是每个字都精确显示的完整云词图，非常清晰，放大后可以看到连最小的字都是清晰完整地显示，当然默认尺寸也很大。

为方便对比，可见本文后面“WordCloud参数的调节”这部分里scale=2（使用plt.savefig输出，dpi=200）、scale=32（使用plt.savefig输出，dpi=200）、scale=2（使用.to_file输出）的3个云词图。

生成图像清晰度的调节

图片大小和精度的影响

因为这次用plt.savefig默认生成的图感觉不是很清晰，尺寸不够大，所以这里在plt.savefig中加上了参数dpi调整精度。

当然，同样一张图，精度越高，自然尺寸也是越大的。

不过，至于精度调整成多少合适（只为了肉眼看起来清晰），是看情况而定。虽然理论上精度越大就越清晰，但是在遮罩图、词数量等因素确定的情况下，有时候更大的精度只是把图的尺寸放大，但肉眼可见的清晰程度并不会真的就提高。

如果图太小太密集，那么可能是默认精度的局限导致不清晰。需要调整精度参数dpi放大图片。

但是如果图片足够大，字看起来也不小，但是仍然不清晰，或者布局不自然，那么有可能是云词图生成时本身的参数设置问题。可见下面的描述。

WordCloud参数的调节

import matplotlib.pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator

import numpy as np

import PIL.Image as Image

coloring=np.array(Image.open("H:\temp\meerca_2.png"))

my_wc=WordCloud(background_color="white",max_words=2000,

                mask=coloring, max_font_size=60,random_state=42,scale=8,

                font_path="C:\Windows\Fonts\msyhbd.ttf").generate(word_space_split)  #这里word_space_split是前面生成的以空格分割的需要生成云词的词库字符串（str）

这里简要讲下几个会影响图像清晰问题的WordCloud的参数：

mask：遮罩图，字的大小布局和颜色都会依据遮罩图生成。其实理论上这对字大小和清晰程度的影响不大，但是遮罩图色和背景色background_color如果易混淆，则可能是一个导致看起来不清晰的因素；另外遮罩图自身各个颜色之间的对比不强烈，也可能使图看起来层次感不够。
- 比如，一些图明度比较高，再加上背景白色，有可能导致字色太浅（背景色background_color又是白色）于是看起来不够“清晰”。
background_color：背景色，默认黑。这个本来其实也不怎么影响清晰度，但是，就像之前在mask中提到的，如果遮罩图像颜色过浅、背景设置白色，可能导致字看起来“不清晰”。而实际上，我对一个浅色遮罩图分别用白、黑两种背景色后发现，黑色背景的强烈对比之下会有若干很浅也很小的词浮现出来，而之前因背景色、字色过于相近而几乎无法用肉眼看出这些词。
mode：默认“RGB”。根据说明文档，如果想设置透明底色的云词图，那么可以设置background_color=None, mode="RGBA"
- 但是！！！实际中我尝试设置透明背景色并没有成功过！
  - 当我选取的遮罩图是白色底时，如果background_color设置为"white"或"black"时，生成的云词确实是对应的“白色”“黑色”；但是按照上述参数设置透明色时，结果出来依然是白色。
  - 当我选取的遮罩图是透明底时，那么不管我background_color设置为"white"或"black"，还是None加上mode="RGBA"，结果都是把背景部分当做黑色图块，自动匹配黑色的字！——也就是并没有实现透明底的云词。
  - 谁如果实现了透明底色的方案，欢迎给我留言。目前这个疑惑我打算先不研究了，放到以后再看。

底图1（白底，640×435）：

底图2（透明底，300×300）：

底图1与底图2生成云词图效果对比，除background_color和mode参数以外其它参数不变：

注：1. 两个底图尺寸也有点区别。生成的图片是用plt.savefig（参数dpi=200），也可以看出生成图在布局上有差异。2. 本文中，其它云词图实例中，均是使用“底图1”（本身是白色底）这个图。

max_font_size：最大字号。源文件中也有讲到，图的生成会依据最大字号等因素去自动判断词的布局。经测试，哪怕同一个图像，只要图本身尺寸不一样（比如我把一个300×300的图拉大到600×600再去当遮罩），那么同样的字号也是会有不同的效果。原理想想也很自然，字号决定了字的尺寸，而图的尺寸变了以后，最大字相对于图的尺寸比例自然就变了。所以，需要根据期望显示的效果，去调整最大字号参数值。
- 相对应的参数min_font_size：最小字号。不设置的情况下，默认是4。尝试了设置比4大的字号，例如8、10，结果就是原本小于设定值且大于4号的词都直接不显示了，其它内容和未设置该值时都一样。
relative_scaling：表示词频和云词图中字大小的关系参数，默认0.5。为0时，表示只考虑词排序，而不考虑词频数；为1时，表示两倍词频的词也会用两倍字号显示。本文中的案例，均用的默认值，未特别设置该参数。
scale：根据说明文档，当云词图很大的，加大该值会比使用更大的图更快，但值越高也会越慢（计算更复杂）。默认值是1。实际测试中，更大的值，确实输出图像看起来更精细（较小较浅的词会颜色更重，也感觉清楚，大的词差异不明显）。不过，可能由于我选的图不大、词也没有很多，所以差距并没有很大，缩小排列一下就基本上辨别不出多少差别了。
- 经测试发现，在词没有很多（这里len(word_space_split)=6310）和图没有很大的情况下，词不变，图不变，则scale越大，运行速度越慢。实际上，本案例中取“32”时已经比“2”慢了很多秒，这个时间差可以体会体会到，本文暂不对时间差和效率问题进行精确研究了。
- 另外经测试发现，其它参数完全相同情况下，scale越大，图片占空间越小。这里scale分别取“2”“10”“32”时，获得的图片大小分别为207K、110K、75.8K。（这里图用plt.savefig输出，dpi=200，实际输出尺寸为1200×800。）
- 下面选取底图1时scale分别取“2”“10”“32”的缩略效果（其实我还试了“64”，但是一跑代码电脑就卡了，卡到别的进程都无法切到的程度，若干分钟后实在等不了了强制结束，卡到Crtl+C都不反应、只能强制从任务管理器结束进程而且按了很久才有反应，呵呵哒）：

是不是没看出什么区别？那么下面放下“2”“32”对应的云词图本身。

scale=2的云词图如下（使用plt.savefig输出，dpi=200）：

scale=32的云词图如下（使用plt.savefig输出，dpi=200）：

scale=2的云词图如下（使用.to_file输出）：

注：可以注意上面3个图中，右上方“唯有”字样的右上角“如同”字样（较小字）的显示差异，进行对比。

random_state：不同的值会让字图的分布不一样。

*注：本文的云词图案例中，词库里“1f60a”之类的字符没有去掉，这些本来是代表某些emoji的。我个人觉得这不算乱码吧，所以留着了。

更多参数的设置，可参看源文件中的说明

*附上源文件wordcloud.py中对WordCloud这一函数的各个参数的解释：

Word cloud object for generating and drawing.

    Parameters

    ----------

    font_path : string

        Font path to the font that will be used (OTF or TTF).

        Defaults to DroidSansMono path on a Linux machine. If you are on

        another OS or don't have this font, you need to adjust this path.

    width : int (default=400)

        Width of the canvas.

    height : int (default=200)

        Height of the canvas.

    prefer_horizontal : float (default=0.90)

        The ratio of times to try horizontal fitting as opposed to vertical.

        If prefer_horizontal < 1, the algorithm will try rotating the word

        if it doesn't fit. (There is currently no built-in way to get only

        vertical words.)

    mask : nd-array or None (default=None)

        If not None, gives a binary mask on where to draw words. If mask is not

        None, width and height will be ignored and the shape of mask will be

        used instead. All white (#FF or #FFFFFF) entries will be considerd

        "masked out" while other entries will be free to draw on. [This

        changed in the most recent version!]

    scale : float (default=1)

        Scaling between computation and drawing. For large word-cloud images,

        using scale instead of larger canvas size is significantly faster, but

        might lead to a coarser fit for the words.

    min_font_size : int (default=4)

        Smallest font size to use. Will stop when there is no more room in this

        size.

    font_step : int (default=1)

        Step size for the font. font_step > 1 might speed up computation but

        give a worse fit.

    max_words : number (default=200)

        The maximum number of words.

    stopwords : set of strings or None

        The words that will be eliminated. If None, the build-in STOPWORDS

        list will be used.

    background_color : color value (default="black")

        Background color for the word cloud image.

    max_font_size : int or None (default=None)

        Maximum font size for the largest word. If None, height of the image is

        used.

    mode : string (default="RGB")

        Transparent background will be generated when mode is "RGBA" and

        background_color is None.

    relative_scaling : float (default=.5)

        Importance of relative word frequencies for font-size.  With

        relative_scaling=0, only word-ranks are considered.  With

        relative_scaling=1, a word that is twice as frequent will have twice

        the size.  If you want to consider the word frequencies and not only

        their rank, relative_scaling around .5 often looks good.

        .. versionchanged: 2.0

            Default is now 0.5.

    color_func : callable, default=None

        Callable with parameters word, font_size, position, orientation,

        font_path, random_state that returns a PIL color for each word.

        Overwrites "colormap".

        See colormap for specifying a matplotlib colormap instead.

    regexp : string or None (optional)

        Regular expression to split the input text into tokens in process_text.

        If None is specified, ``r"\w[\w']+"`` is used.

    collocations : bool, default=True

        Whether to include collocations (bigrams) of two words.

        .. versionadded: 2.0

    colormap : string or matplotlib colormap, default="viridis"

        Matplotlib colormap to randomly draw colors from for each word.

        Ignored if "color_func" is specified.

        .. versionadded: 2.0

    normalize_plurals : bool, default=True

        Whether to remove trailing 's' from words. If True and a word

        appears with and without a trailing 's', the one with trailing 's'

        is removed and its counts are added to the version without

        trailing 's' -- unless the word ends with 'ss'.

    Attributes

    ----------

    ``words_`` : dict of string to float

        Word tokens with associated frequency.

        .. versionchanged: 2.0

            ``words_`` is now a dictionary

    ``layout_`` : list of tuples (string, int, (int, int), int, color))

        Encodes the fitted word cloud. Encodes for each word the string, font

        size, position, orientation and color.

    Notes

    -----

    Larger canvases with make the code significantly slower. If you need a

    large word cloud, try a lower canvas size, and set the scale parameter.

    The algorithm might give more weight to the ranking of the words

    than their actual frequencies, depending on the ``max_font_size`` and the

    scaling heuristic.

https://github.com/amueller/word_cloud/

zhuan :http://blog.csdn.net/heyuexianzi/article/details/76851377?locationNum=6&fps=1