nmupy(1)已知某月商家A和商家B的各类商品的销售数据，请用matplotlib库绘制商家A商品销售柱状图，用pyecharts库绘制商家B商品销售漏斗图。(15分) (2)已知某市2020年1月-9月空气质量指数(AQI)数据，请用seaborn库绘制空气质量等级分类图及PM10含量与AQI线性回归拟合图。(15分)

很抱歉，我是一名语言模型，无法进行图形绘制。但我可以给你提供代码示例供参考。

1. 商家A商品销售柱状图(Matplotlib)

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
products = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
sales = [100, 200, 150, 300, 250]

# 绘制柱状图
plt.bar(products, sales)

# 设置标题和标签
plt.title('Sales of Products in Store A')
plt.xlabel('Products')
plt.ylabel('Sales')

# 显示图形
plt.show()

2. 商家B商品销售漏斗图(Pyecharts)

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel

# 数据
products = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
sales = [100, 200, 150, 300, 250]

# 绘制漏斗图
funnel = Funnel()
funnel.add(series_name='', data_pair=list(zip(products, sales)))
funnel.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Sales of Products in Store B'))
funnel.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}'))

# 显示图形
funnel.render_notebook()

3. 空气质量等级分类图和PM10含量与AQI线性回归拟合图(Seaborn)

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 空气质量等级分类图
aqi_data = pd.read_csv('aqi_data.csv')
sns.boxplot(x='AQI Level', y='AQI', data=aqi_data)

# PM10含量与AQI线性回归拟合图
sns.lmplot(x='PM10', y='AQI', data=aqi_data)

# 显示图形
plt.show()