用Python做卡方分布，n=1，n=4，n=10，n=20，并为我显示一张做出的图

在Python中，我们可以使用`scipy.stats`库的`chi2`函数生成卡方分布的随机数，然后通过matplotlib库绘制直方图来展示不同样本量(n)下的分布情况。以下是步骤和示例代码：

首先，确保已经安装了`numpy`、`scipy`和`matplotlib`库，如果没有，可以使用pip安装：

pip install numpy scipy matplotlib

然后，你可以使用以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import chi2

# 定义不同的样本量
ns = [1, 4, 10, 20]
x = [np.random.chisquare(df=k, size=10000) for k in ns]  # 生成卡方分布数据

# 绘制直方图
fig, axs = plt.subplots(len(ns), sharex=True)
axs[0].hist(x[0], bins='auto', label=f'n={ns[0]}')
axs[0].set_title('Chi-squared distribution with n=1')

for i, ax in enumerate(axs[1:], start=1):
    ax.hist(x[i], bins='auto', label=f'n={ns[i]}')
    ax.set_xlabel('Values')
    ax.legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码将创建一个包含四个子图的图表，每个子图代表一个不同的样本量（n=1, 4, 10, 20）。每个子图会显示对应的卡方分布直方图。