请使用distplot()函数绘制一个包含50个随机数的直方图

以下是使用distplot()函数绘制一个包含50个随机数的直方图的代码：

import seaborn as sns
import numpy as np

sns.set()
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(50)
sns.distplot(data, bins=10, kde=False, rug=True)

其中，.random.randn()函数生成一个包含50个随机数的数组，赋值给变量data。然后使用sns.distplot()方法绘制直方图，输入参数为data、bins=10、kde=False、rug=True。其中，bins表示直方图的柱子数量，kde表示是否绘制核密度估计曲线，rug表示是否在x轴上绘制小刻度线。

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numpy绘制随机数直方图

可以使用numpy中的histogram函数和matplotlib中的plot函数来绘制随机数的直方图。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成1000个随机数
data = np.random.randn(1000)

# 设置直方图的参数
bins = np.linspace(-5, 5, 50)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=bins, alpha=0.5)

# 添加标题和标签
plt.title('Random number histogram')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')

# 显示图像
plt.show()

这段代码会生成一个包含1000个随机数的数据集，并使用np.linspace函数生成50个等距的区间，然后用plt.hist函数绘制直方图。最后，添加标题和标签，并使用plt.show函数显示图像。

2.5.2 实例5：人脸识别的灰度直方图，本实例要求使用一组10000个随机数作为人脸图像的灰度值，使用hist()函数绘制下图所示的灰度直方图。

好的，以下是一份Python代码，可以使用一组10000个随机数作为人脸图像的灰度值，使用hist()函数绘制灰度直方图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成10000个随机数作为人脸图像的灰度值
gray = np.random.randint(0, 256, size=10000)

# 绘制灰度直方图
plt.hist(gray, bins=256, range=[0, 256])
plt.xlim([0, 256])
plt.show()

这份代码使用了NumPy库生成10000个随机数作为人脸图像的灰度值，然后使用Matplotlib库的hist()函数绘制灰度直方图，并设置了bin的数量和像素值的范围，最后使用plt.show()函数显示图表。

运行代码后，就可以看到绘制得到的灰度直方图了。