``` k = stats.gaussian_kde(data) ```

这段代码使用了SciPy库中的stats模块的gaussian_kde函数。这个函数用于估计给定数据集的概率密度函数（PDF）的高斯核密度估计。

首先，我们需要导入stats模块，可以使用以下代码：

from scipy import stats

然后，我们需要准备一个数据集，可以是一维或多维的。在这个例子中，我们将数据集存储在变量data中。

接下来，我们使用gaussian_kde函数创建一个核密度估计对象。这个函数接受一个数据集作为参数，并返回一个估计的概率密度函数。

最后，我们将这个核密度估计对象存储在变量k中，以便后续使用。

通过这个核密度估计对象，我们可以计算给定数据点的概率密度值，或者生成一个新的随机样本。