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。

好的，请稍等我一下，我会逐步回答你的问题。

首先，让我们来回答你的第一个问题，使用Python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。下面是代码实现：

import random

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

这里使用了Python内置的random模块，使用randint()函数随机生成20到100之间的整数，生成了长度为100的x列表，然后根据y = 5x^2-1的公式，生成了长度为100的y列表。

接下来，让我们回答你的第二个问题，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"。下面是代码实现：

import matplotlib.pyplot as plt

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

这里使用了Matplotlib库的scatter()函数，绘制了x和y的散点图，设置了颜色为黄色，设置了图表的标题为"y=5x^2-1"。

接下来，让我们回答你的第三个问题，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"。下面是代码实现：

import pandas as pd

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

这里使用了Pandas库的DataFrame()函数，创建了一个包含x和y的DataFrame对象，然后使用plot.scatter()函数绘制散点图，设置了颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。

接下来，让我们回答你的第四个问题，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"。下面是代码实现：

import seaborn as sns

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

这里使用了Seaborn库的scatterplot()函数，绘制了x和y的散点图，设置了颜色为黄色，设置了图表的标题为"y=5x^2-1"。

最后，让我们回答你的第五个问题，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，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。下面是代码实现：

import numpy as np

# 随机生成5组长度为20的数据
data = np.random.randint(1, 100, size=(5, 20))

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = pd.DataFrame(data).corr()

# 绘制热力图
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, fmt='.2f', cmap='coolwarm', annot_kws={"size": 8, "color": "w"})
plt.show()

这里使用了Numpy库的random模块，生成了一个5行20列的随机矩阵。然后使用Pandas库的DataFrame()函数将矩阵转化为DataFrame对象，使用corr()方法计算得到相关系数矩阵。最后使用Seaborn库的heatmap()函数绘制热力图，设置了注释为保留2位小数，字体大小为8，字体颜色为白色，颜色映射为coolwarm。