Jupyter Lab中使用PyPlot出现依赖警告 Pkg.resolve无效求助

这个提示本质是已安装的FixedPointNumbers版本与当前Julia环境的依赖解析状态出现版本漂移，不属于会中断运行的致命错误，即便不处理也不会影响PyPlot的正常绘图功能，如果要彻底消除弹出的警告，可以按以下顺序排查操作：

• 先确认Jupyter Lab绑定的Julia内核实际激活的环境：很多时候你之前执行Pkg.resolve()是在REPL的独立默认环境下操作的，和Jupyter内核实际加载的项目环境并不一致
  • 在Jupyter的Julia内核中依次运行代码确认：
    • using Pkg; Pkg.status() 查看当前环境下的已安装包版本列表
    • 比对版本是否和你之前执行resolve操作的环境匹配，如果不一致，直接在内核中执行Pkg.activate() 重新指向你日常使用的项目环境
• 拉取FixedPointNumbers的正式发布版，覆盖本地可能存在的滞后开发版
  确认环境激活正确后，在Julia的Pkg模式（REPL中按]键进入）执行：
  • update FixedPointNumbers
    本地滞后的开发版FixedPointNumbers经常未在依赖列表中声明Statistics模块，拉取对应Julia版本的最新正式版即可补全这个缺失的依赖声明
• 清理残留的旧预编译缓存
  即使完成包更新和resolve操作，未同步的旧预编译缓存依然会让警告反复弹出：
  • 关闭所有正在运行的Julia进程，包括Jupyter Lab的后端服务
  • 定位到对应Julia版本的本地编译缓存目录，删除FixedPointNumbers对应的缓存子文件夹
  • 重启服务后首次加载PyPlot时会自动触发重新预编译，警告就会彻底消失
• 如果你确实是本地检出了FixedPointNumbers源码做二次开发
  按照警告提示的逻辑，在当前激活的项目环境下执行Pkg.add("Statistics") 作为FixedPointNumbers的显式依赖，再跑一次Pkg.resolve() 同步环境清单，即可避免跨包隐式加载触发的警告。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrea