使用 NumPy 随机生成 5 支股票的数据，创建一个大小为 (5, 30) 的二维数组，表示这些股票在过去 30 天内的日收益率。 计算每只股票的均值、方差。

在Python中，我们可以使用NumPy库来随机生成股票数据并计算其统计特性。首先，我们需要安装NumPy，如果你还没安装，可以使用pip install numpy命令。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 设置随机种子保证结果可重复
np.random.seed(42)

# 创建一个表示过去30天日收益率的二维数组
stock_returns = np.random.normal(loc=0.01, scale=0.02, size=(5, 30))

# 打印股票数据
print("Stock Returns:\n", stock_returns)

# 计算每只股票的日收益率均值
mean_returns = np.mean(stock_returns, axis=1)
print("\nMean returns for each stock:\n", mean_returns)

# 计算每只股票的日收益率方差
variance_returns = np.var(stock_returns, axis=1)
print("\nVariance of returns for each stock:\n", variance_returns)