请用Python完成以下需求，用混合线性同余法以及推荐参数根据生成10000个伪随机数，用直方图显示这些随机数的分布

混合线性同余法（Moler-Lucas Congruential Generator，MLCG）是一种常用的伪随机数生成算法，而Python中有一个内置库叫做`random`可以帮助我们生成随机数。首先，我们需要导入必要的模块并设置适当的参数。以下是使用Python完成上述需求的步骤：

import random
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt

# 混合线性同余法的基本参数
a = 16807  # 第一因子
c = 0     # 第二因子
m = 2147483647  # 大于所有可能结果的最大素数

# 生成10000个伪随机数
def mixed_lucas(n):
    seed = a
    random_numbers = []
    for _ in range(n):
        seed = (a * seed + c) % m  # 混合线性同余公式
        random_numbers.append(seed)
    return random_numbers

# 生成并计数随机数
random_nums = mixed_lucas(10000)
counter = Counter(random_nums)

# 创建直方图
plt.hist(random_nums, bins='auto')  # 自动选择合适的bins
plt.title("Pseudo Random Numbers Distribution")
plt.xlabel("Random Numbers")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

# 直方图数据也可以保存到字典中，便于进一步分析
hist_data = dict(counter.most_common())  # 最常出现的元素排前面

这段代码首先生成了10000个伪随机数，然后通过`Counter`类统计每个数字出现的频率，并使用matplotlib创建了一个直方图。`mixed_lucas`函数使用混合线性同余法生成随机数，`Counter`用于计数每个数值出现的次数。