matplotlib：是 Python 中最常用的数据可视化库之一。它提供了丰富的绘图函数和工具，能将数据以直观的图表形式展示出来，帮助数据挖掘人员更好地理解数据特征和分布。比如可以使用它轻松创建折线图、散点图、柱状图、直方图等多种类型的图表。通过设置不同的参数，能够对图表的颜色、线条样式、标记样式、坐标轴标签、标题等进行精细的定制，从而生成具有专业品质的可视化结果。在数据探索性分析阶段，matplotlib可以快速将数据可视化，帮助发现数据中的异常值、趋势和相关性等重要信息，为后续的数据挖掘算法选择和模型构建提供指导。
numpy：是 Python 的一个重要的科学计算库，主要用于处理多维数组和矩阵运算。它提供了高效的数组操作和数学函数，能大大提高数据处理和计算的效率。在数据挖掘中，常常需要对大规模的数据进行存储、处理和运算，numpy的数组对象可以方便地存储和操作这些数据。它支持向量化操作，能够对整个数组进行快速的数学运算，而无需使用循环，这使得代码更加简洁和高效。此外，numpy还提供了各种统计函数和线性代数运算函数，如计算均值、方差、矩阵乘法等，这些功能在数据预处理、特征工程和模型训练等环节都有着广泛的应用。
