使用Python，完成以下任务： 1、定义x变量为随机生从20到100之间的100个数据，y变量为5x2-1。 2、使用Matplotlib库绘制x和y的散点图，颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。 3、使用Pandas库绘制x和y的散点图，颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。 4、使用Seaborn库绘制x和y的散点图，颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。 5、随机生成五组1-100之间的20个数据，计算他们的相关系数矩阵(pandas的dataframe有corr()方法可以计算相关系数矩阵)，并绘制热力图，显示数字和保留2位小数，数字大小为8及字体颜色为白色。

任务一：

import random

x = [random.randint(20, 100) for _ in range(100)]
y = [5 * num ** 2 - 1 for num in x]

任务二：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(x, y, color='yellow')
plt.title('y=5x^2-1')
plt.show()

任务三：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
df.plot.scatter(x='x', y='y', color='yellow', title='y=5x^2-1')
plt.show()

任务四：

import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=df, color='yellow')
plt.title('y=5x^2-1')
plt.show()

任务五：

import numpy as np

data = []
for i in range(5):
    data.append(np.random.randint(1, 101, (20,)))

df = pd.DataFrame(data).T
corr = df.corr()

sns.heatmap(corr, annot=True, fmt='.2f', cmap='coolwarm', vmin=-1, vmax=1, center=0, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5}, annot_kws={"size": 8, "color": "white"})
plt.show()

其中，`np.random.randint(1, 101, (20,))` 表示生成20个1-100之间的随机数。