7．写出一个使用接受﹣拒绝法生成大小为 n、服从 Beta(a,b) 分布的随机样本的函数、生成一个大小为 1000、服从 Beta(3, 2) 分布的随机样本，画出样本的直方图并叠加绘制Beta(3,2) 密度曲线。

接受-拒绝法（Acceptance-Rejection Method）是一种基于概率密度函数生成随机数的技术。在Python中，我们可以使用numpy库以及matplotlib库来实现这个过程。首先，我们需要安装这两个库，如果还没安装的话：

pip install numpy matplotlib scipy

然后可以编写一个函数来生成Beta分布的随机样本，并画出直方图和密度曲线：

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

def generate_beta_samples(n, a, b):
    # Beta distribution PDF
    def beta_pdf(x, alpha, beta):
        return x**(alpha - 1) * (1 - x)**(beta - 1)

    # Generate uniform samples in [0, 1]
    u = np.random.rand(n)
    # Generate samples from the target distribution by acceptance-rejection method
    v = np.random.beta(a, b, size=n)
    accepted = u < beta_pdf(v, a, b) / beta.pdf(u.min(), a, b)
    samples = v[accepted]

    return samples

# Generate a sample of size 1000 with Beta(3, 2) distribution
n = 1000
a, b = 3, 2
sample = generate_beta_samples(n, a, b)

# Plot histogram and density curve
plt.hist(sample, bins=50, density=True, alpha=0.6, label='Sample')
x_values = np.linspace(0, 1, 1000)
pdf = beta.pdf(x_values, a, b)
plt.plot(x_values, pdf, 'r-', linewidth=2, label=f'Beta({a}, {b})')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Density')
plt.legend()
plt.show()