用scipy.stats方法产生分布于[37, 55)之间的随机整数 50 个，并将它们转换成顺序统计量，绘制出对应的散点图和直方图分布于[37, 55)之间的随机整数 50 个，让 scipy.stats 每次产生相同的随机整数，并画出对应的散点图和直方图

好的，以下是您的回答：

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

然后，我们可以使用 `scipy.stats` 中的 `rv_discrete` 类来创建一个离散随机变量，并使用 `rvs` 方法生成随机样本。我们设置 `a=37`、`b=55` 和 `size=50`，以获得一个分布于 `[37, 55)` 之间的 50 个随机整数样本：

np.random.seed(42)  # 设置随机种子
rv = stats.randint(37, 55)
sample = rv.rvs(size=50)

接下来，我们可以使用 `rankdata` 函数将随机样本转换为顺序统计量：

rank = stats.rankdata(sample)

现在，我们可以绘制散点图和直方图来可视化样本和其对应的顺序统计量。为了让 `scipy.stats` 每次生成相同的随机整数，我们设置了一个随机种子。

np.random.seed(42)  # 设置随机种子
rv = stats.randint(37, 55)
sample = rv.rvs(size=50)
rank = stats.rankdata(sample)

fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
axs[0].scatter(sample, rank)
axs[0].set_xlabel('Sample')
axs[0].set_ylabel('Rank')
axs[1].hist(sample, bins=10, alpha=0.5, label='Sample')
axs[1].hist(rank, bins=10, alpha=0.5, label='Rank')
axs[1].set_xlabel('Value')
axs[1].set_ylabel('Frequency')
axs[1].legend()
plt.show()

这将生成一个包含散点图和直方图的图形，其中散点图显示了样本和其对应的顺序统计量之间的关系，而直方图显示了样本和顺序统计量的分布情况。

散点图和直方图的输出如下所示：