这个警告其实是Matplotlib首次运行时的正常小状况，尤其是1.5.1这类老版本，下面给你几个实用的处理办法：

1. 首次运行后自动消失 #

这个UserWarning只是在告诉你：Matplotlib正在通过fc-list工具扫描系统字体并构建缓存。第一次运行完成后，后续再执行Matplotlib代码就不会再弹出这个警告了。缓存会存在本地目录（比如Linux下的~/.cache/matplotlib，Windows下的AppData\Local\Matplotlib\Cache），之后直接调用缓存就行，速度会快很多。

2. 手动预生成字体缓存 #

如果你不想等第一次运行代码时的延迟，可以手动触发缓存构建：
打开终端/命令提示符，执行以下命令：

python -c "import matplotlib.pyplot as plt; plt.plot([1,2,3])"

运行完这个命令后，字体缓存就已经生成好了，之后再运行你的业务代码就不会看到这个警告了。

3. 临时禁用警告（不推荐） #

如果实在不想看到这个提示，可以在代码开头添加警告过滤或者指定默认字体：

方式一：过滤特定警告 #

import warnings
# 过滤Matplotlib的字体缓存UserWarning
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="matplotlib")

import matplotlib.pyplot as plt
# 你的绘图代码...

方式二：指定默认字体，减少字体扫描 #

import matplotlib
# 指定一个系统已有的字体作为默认，避免Matplotlib扫描所有字体
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 中文环境推荐用这个，英文环境可以用'Arial'
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 顺便解决负号显示异常问题

import matplotlib.pyplot as plt
# 你的绘图代码...

⚠️ 注意：禁用警告只是隐藏提示，并没有跳过缓存构建的过程，还是推荐前两种方法更稳妥。

4. 升级Matplotlib（长期解决方案） #

1.5.1是比较老旧的版本了，后续的Matplotlib版本（比如2.x及以上）在字体缓存机制上做了优化，不仅能减少这类警告，还能提升字体加载速度和兼容性。如果你的代码兼容新版本，可以用pip升级：

pip install --upgrade matplotlib

升级前建议备份代码，或者在虚拟环境中操作，避免影响现有项目的稳定性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MMReza