用混合线性同余法以及推荐参数数据生成10000个伪随机数，用直方图显示这些随机数的分布。

混合线性同余法（Combined Linear Congruential Generator, CLCG）是一种常用的伪随机数生成算法，它结合了两个或多个人工合成的线性同余发生器。下面是一个简单的步骤来用Python实现这一过程，并生成10000个伪随机数，然后用matplotlib库绘制直方图：

首先，你需要安装`numpy`和`matplotlib`库，如果尚未安装，可以使用以下命令：

pip install numpy matplotlib

接下来，我们可以编写Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 混合线性同余生成器的参数
a1 = 16807
c1 = 0
m1 = 2**31
b1 = 0x5DEECE66DL  # 这里是第二个同余发生器的参数

def mixed_lcg(a1, c1, m1):
    x = a1
    while True:
        yield x
        x = (a1 * x + c1) % m1

# 生成10000个伪随机数
random_generator1 = mixed_lcg(a1, c1, m1)
pseudo_random_numbers = [next(random_generator1) for _ in range(10000)]

# 第二个同余发生器（用于增加多样性）
a2 = 48271
c2 = 0
m2 = 2**31
b2 = 0x9D2C5680L

random_generator2 = mixed_lcg(a2, c2, m2)
pseudo_random_numbers.extend([next(random_generator2) for _ in range(10000)])

# 绘制直方图
plt.hist(pseudo_random_numbers, bins='auto', alpha=0.5)
plt.title('Pseudo Random Numbers Distribution')
plt.xlabel('Random Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

这段代码首先创建了两个混合线性同余生成器，然后分别从每个生成器获取10000个随机数，并将它们合并到一起。最后，使用matplotlib的`hist`函数绘制直方图，展示随机数的分布情况。