离散随机变量可能的取值为10个汉字，其中包含本人的姓名中的字（将姓名作为多个字处理）。 自行设置10个汉字对应的分布律，然后对其进行1000次采样，输出采样结果，即1000个汉字。 用直方图画出采样所得汉字各自出现的次数，与第1步中设置的分布律进行比较

离散随机变量是指其可能取值集合是有限或可数的变量，这里我们将您的姓名作为一个特殊的10个汉字的分布。为了进行这个模拟，首先需要确定每个汉字的分布概率，比如假设您的姓名由“张”、“三”、“李”、“四”四个字组成，我们可以假设分布律如下：

- 张: 30%
- 三: 20%
- 李: 25%
- 四: 25%

接下来是步骤详解：

1. **设定分布律**：
- 张: 0.3
- 三: 0.2
- 李: 0.25
- 四: 0.25

2. **生成1000次采样**：
我们可以编写一段程序（例如Python），通过循环1000次，每次从上述分布中随机选择一个汉字。

import random
from collections import Counter

# 假设姓名为"张三李四"
distribution = {'张': 0.3, '三': 0.2, '李': 0.25, '四': 0.25}
sample_counts = [random.choices(list(distribution.keys()), distribution.values(), k=1)[0] for _ in range(1000)]

# 计算频率
sampling_distribution = Counter(sample_counts)

3. **输出采样结果及绘制直方图**：
将采样结果存储到`sampling_distribution`中，然后可以用matplotlib库绘制直方图，对比实际分布律。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(sampling_distribution.keys(), sampling_distribution.values(), width=0.4)
plt.title('采样汉字出现次数')
plt.xlabel('汉字')
plt.ylabel('频率')
plt.show()

4. **比较分布律**：
直方图会显示每个汉字在1000次采样中的实际出现次数，与我们设定的分布律进行直观对比。如果样本足够大，两者应接近。