如何使用Python中的numpy或pandas库，基于已知的年化平均收益率和年化收益波动率数据，来计算多支股票之间的相关系数矩阵和协方差矩阵？

在Python中，你可以使用`numpy`库来进行数学运算，并结合`pandas`库处理金融数据。首先，你需要确保你有每个股票的年化平均收益率（Return）和年化收益波动率（Volatility）的数据，通常以Series的形式存储在一个DataFrame中。假设你的数据结构如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设data_df是一个包含股票数据的DataFrame，其中'Return'列是年化收益率，'Volatility'列是年化收益波动率
data_df = pd.DataFrame({
    'Stock_1': [0.10, 0.08, -0.05, 0.02],
    'Stock_2': [0.12, 0.11, 0.03, -0.01],
    'Stock_3': [0.09, 0.14, -0.07, 0.04],
    # 更多股票...
})

# 计算每对股票的相关系数矩阵
correlation_matrix = data_df[['Return']].corr()

# 计算每对股票的协方差矩阵
covariance_matrix = data_df[['Return']].cov()

`corr()`函数会返回一个相关系数矩阵，该矩阵的(i,j)位置表示第i行股票与第j行股票的相关系数。`cov()`函数则返回一个协方差矩阵，同样地，(i,j)位置表示第i行股票收益率和第j行股票收益率的协方差。

如果你想计算整个DataFrame中所有特征（不仅仅是'Return'）的相关性或协方差，只需替换'Return'即可。