linux warning: Falling back to java on path. This behavior is deprecated. Specify JAVA_HOME

这个警告通常出现在你的系统中安装了多个版本的 Java，而你没有指定使用哪个版本。你需要设置一个环境变量 `JAVA_HOME` 来指定你要使用的 Java 版本。具体步骤如下：

1. 打开终端，输入以下命令来查看系统中已经安装的 Java 版本：

   $ ls /usr/lib/jvm/

这将列出系统中已经安装的 Java 版本的文件夹。

2. 找到你想要使用的 Java 版本的路径，并将其复制。

3. 执行以下命令来设置 `JAVA_HOME` 环境变量：

   $ export JAVA_HOME=/path/to/your/java/version

将 `/path/to/your/java/version` 替换为你在第 2 步中找到的 Java 版本的路径。

4. 最后，将 `JAVA_HOME` 添加到 `PATH` 环境变量中，执行以下命令：

   $ export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

这将确保系统在执行 Java 命令时使用你指定的 Java 版本。

如果你希望永久设置 `JAVA_HOME` 环境变量，可以将它添加到 `~/.bashrc` 或 `~/.bash_profile` 文件中。

相关问题

warning: Falling back to java on path. This behavior is deprecated. Specify JAVA_HOME could not find java; set JAVA_HOME

这个警告信息是说系统没有找到 Java 环境变量，需要设置 JAVA_HOME。您可以按照以下步骤进行设置：

1. 首先，确认您已经安装了 Java 开发环境（JDK）。
2. 打开命令行终端，输入以下命令查看您的 Java 安装路径：

   /usr/libexec/java_home -v 1.8

如果您的 Java 版本不是 1.8，请将上面的命令中的版本号替换为您的 Java 版本号。
3. 复制输出结果，例如：

   /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_271.jdk/Contents/Home

4. 打开终端配置文件，例如 `.bash_profile` 或 `.zshrc`，使用文本编辑器添加以下行：

   export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_271.jdk/Contents/Home
   export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

注意：请将上面的路径替换为您复制的路径。
5. 保存文件并退出文本编辑器。
6. 在终端中输入以下命令，使配置文件生效：

   source ~/.bash_profile

或者

   source ~/.zshrc

注意：请根据您的终端配置文件名进行替换。
7. 输入以下命令验证 Java 是否正确配置：

   java -version

如果输出了 Java 版本信息，则说明 Java 已经正确配置。

希望这些步骤能够解决您遇到的问题。

C:\Users\Administrator\Desktop\sp-布林15m\Function.py:203: FutureWarning: Could not cast to float64, falling back to object. This behavior is deprecated. In a future version, when a dtype is passed to 'DataFrame', either all columns will be cast to that dtype, or a TypeError will be raised. positions_df = pd.DataFrame(account_info['positions'], dtype=float) C:\Users\Administrator\Desktop\sp-布林15m\Function.py:208: FutureWarning: Could not cast to float64, falling back to object. This behavior is deprecated. In a future version, when a dtype is passed to 'DataFrame', either all columns will be cast to that dtype, or a TypeError will be raised. assets_df = pd.DataFrame(account_info['assets'], dtype=float)这个问题应该怎么解决

这个警告是因为在创建DataFrame时，传入了一个dtype参数，但是数据中有一些无法转换为float64类型的值。未来的版本中，要么所有列都将被转换为指定的数据类型，要么将引发TypeError。解决此问题的方法是删除dtype参数或确保所有数据可以转换为指定的数据类型。你可以尝试将代码修改为以下形式来解决这个问题：

positions_df = pd.DataFrame(account_info['positions'])
positions_df = positions_df.astype(float)

assets_df = pd.DataFrame(account_info['assets'])
assets_df = assets_df.astype(float)

这将先创建一个DataFrame，然后将其转换为float类型。这样做可以忽略掉数据类型不一致的警告。