用numpy方法产生分布于[37, 55)之间的随机整数50个np.random.randint(37，55)，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的子图；多次运行程序观察图形的效果；然后利用种子方法产生同样的随机数，再观察数据以及直方图的效果。

在Python中，你可以使用NumPy库来生成指定范围内的随机整数并进行统计处理。以下是实现这个任务的步骤：

首先，你需要安装NumPy，如果尚未安装，可以使用pip安装：

pip install numpy

接着，我们导入必要的库，并生成随机整数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成50个分布在 [37, 54] 区间的随机整数
random_integers = np.random.randint(37, 55, size=50)

# 计算顺序统计量（秩次）
order_stats = np.argsort(random_integers)

# 绘制散点图
plt.scatter(range(len(order_stats)), random_integers[order_stats])
plt.title('Scatter Plot of Random Integers')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Random Integer')
plt.show()

# 绘制直方图
plt.hist(random_integers, bins='auto')
plt.title('Histogram of Random Integers')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

运行以上代码后，你会看到原始的随机整数散点图和直方图。由于每次运行都会生成新的随机数，所以图形会有所不同。

如果你想得到一致的结果，可以使用`np.random.seed()`函数设置随机数生成器的种子值，这样每次运行程序时生成的随机数序列就会保持不变：

np.random.seed(0)  # 设置固定种子值，以便复现结果
# ... (之前的代码)

现在，当你再次运行含有`np.random.seed(0)`的代码段时，将得到相同的随机数和图形。