创建表示5*5的随机矩阵的DataFrame对象，行索引和列索引都是1~5，元素取值在1~50，对数据进行归一化和标准化。

好的，这是一个关于数据处理方面的问题，我很乐意回答。以下是代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler

# 创建5*5的随机矩阵
np.random.seed(1234)
matrix = np.random.randint(1, 51, size=(5, 5))
df = pd.DataFrame(matrix, index=range(1, 6), columns=range(1, 6))

# 归一化处理
min_max_scaler = MinMaxScaler()
df_normalized = min_max_scaler.fit_transform(df)
df_normalized = pd.DataFrame(df_normalized, index=range(1, 6), columns=range(1, 6))
print("归一化后的矩阵：\n", df_normalized)

# 标准化处理
standard_scaler = StandardScaler()
df_standardized = standard_scaler.fit_transform(df)
df_standardized = pd.DataFrame(df_standardized, index=range(1, 6), columns=range(1, 6))
print("标准化后的矩阵：\n", df_standardized)

希望这个回答可以帮到您。