Numpy随机生成一组数据，请给出这组数据的统计信息，如：平均值，中位数等。

Numpy是一个强大的Python库，用于处理大型多维数组和矩阵。要生成一组随机数据并计算其基本统计信息，你可以使用`numpy.random`模块的功能。

首先，我们可以导入`numpy`库，并创建一个指定大小的一维或二维随机数组。例如，生成一个50个元素的正态分布随机数组：

import numpy as np

# 生成50个服从标准正态分布的随机数
data = np.random.randn(50)

# 计算统计数据
mean = np.mean(data)  # 平均值
median = np.median(data)  # 中位数
std_dev = np.std(data)  # 标准差
min_val = data.min()  # 最小值
max_val = data.max()  # 最大值

print(f"Mean: {mean}, Median: {median}")

如果你想生成二维数组，只需传入额外的维度即可，如`(50, 10)`将创建一个50行10列的数组。

对于更复杂的数据集，`numpy`还有许多其他函数可以提供更详细的统计描述，比如`describe()`用于快速汇总统计量。