这道题可以提供一下思路吗？🙏

不知道那么老师规定的bins是多少，整体思路就是用np.random.randn(10000, 10000)生成正态分布的矩阵，然后用np.linalg.eig()计算可以同时返回特征值和特征向量，我是这么写的，不一定符合那么老师的要求：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mat = np.random.randn(10, 10)
eigenvalue, featurevector = np.linalg.eig(mat)#前面为特征值，后面为特征向量
plt.hist(eigenvalue, len(eigenvalue)- 1)
plt.show()