UserWarning: Your installed pillow version is < 8.1.2. Several security issues (CVE-2021-27921, CVE-2021-25290, CVE-2021-25291, CVE-2021-25293, and more) have been fixed in pillow 8.1.2 or higher. We recommend to upgrade this library. from .collection import imread_collection_wrapper

这个警告意味着你使用的Pillow库的版本低于8.1.2，而在这个版本以前的Pillow库中存在多个安全漏洞（如CVE-2021-27921、CVE-2021-25290、CVE-2021-25291、CVE-2021-25293等），因此建议升级到最新版本。

你可以通过运行以下命令来升级Pillow库：

pip install --upgrade pillow

此外，如果你使用的是Anaconda，可以使用以下命令升级：

conda update pillow

如果你已经安装了最新版本的Pillow库，但是仍然收到这个警告，那么可能是因为你在使用其他依赖库的时候还在使用旧版本的Pillow库。你可以通过更新这些库来解决这个问题。

相关问题

依赖库安装后,但是仍然出现问题： Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/87/62/cee9551811c846e9735f749dbdf05d4f9f0dbcecd66eae35b5daacf9a117/paramiko-3.2.0.tar.gz Complete output from command python setup.py egg_info: /usr/lib64/python2.7/distutils/dist.py:267: UserWarning: Unknown distribution option: 'project_urls' warnings.warn(msg) /usr/lib64/python2.7/distutils/dist.py:267: UserWarning: Unknown distribution option: 'python_requires' warnings.warn(msg) error in paramiko setup command: 'extras_require' must be a dictionary whose values are strings or lists of strings containing valid project/version requirement specifiers. ---------------------------------------- Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /tmp/pip-build-glnPul/paramiko/ You are using pip version 8.1.2, however version 23.1.2 is available. You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command.

这个错误可能是因为 paramiko 版本过新，而你的 Python 版本过旧所导致的。paramiko 3.0.0 及以后的版本需要 Python 2.7.13 或更高版本才能正常安装。

你可以先尝试升级 Python 版本，如果无法升级，可以使用旧版本的 paramiko。可以使用以下命令来安装 paramiko 2.7.2 版本：

pip install paramiko==2.7.2

如果还有其他问题，请告诉我。

UserWarning: Non-stationary starting autoregressive parameters found. Using zeros as starting parameters. warn('Non-stationary starting autoregressive parameters'

这个警告是因为在ARIMA模型拟合过程中，发现自回归（AR）参数的起始值不是平稳的。为了解决这个问题，模型使用了零作为起始参数。

ARIMA模型假设时间序列是平稳的，但如果自回归参数的起始值不是平稳的，可能会导致模型拟合过程出现问题。一种常见的处理方法是对时间序列进行差分，直到获得平稳序列，然后再应用ARIMA模型。

警告提示使用零作为起始参数，这意味着模型将从一个平稳的状态开始拟合数据。然而，这并不保证模型能够正确拟合数据，因此建议对结果进行进一步评估和调整。

如果你对时间序列的平稳性有疑问，可以进一步检查时间序列的特性，并尝试应用差分或其他预处理技术来处理非平稳性。另外，你还可以尝试使用其他模型或调整ARIMA模型的参数来改进模型的性能。