请问python利用核密度估计采用gauss核函数对csv数据分布进行拟合，并作出拟合的概率分布效果图

当利用Python进行核密度估计时，可以使用SciPy库的`gaussian_kde`函数来估计概率密度函数。假设你的csv文件名为data.csv，包含一个列名为"values"的数据列，以下是一段Python代码可以实现该任务：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import gaussian_kde

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 提取数据列
values = data['values']

# 生成核密度估计模型
kde = gaussian_kde(values, bw_method="silverman")

# 生成概率密度图
x = np.linspace(values.min(), values.max(), 1000)
y = kde(x)
plt.plot(x, y)

# 显示图形
plt.show()

这段代码首先使用pandas库读取csv文件，然后提取数据列。接着使用SciPy库的`gaussian_kde`函数生成核密度估计模型，其中`bw_method`参数指定了核函数带宽的估计方法，这里使用了银子法则。最后，使用matplotlib库绘制概率密度图并显示出来。

需要注意的是，上述代码中使用的是SciPy库的默认高斯核函数，如果你需要使用其他核函数，可以在`gaussian_kde`函数中指定`kernel`参数。例如，如果要使用Epanechnikov核函数，可以将代码修改为：

# 生成核密度估计模型
kde = gaussian_kde(values, bw_method="silverman", kernel='epanechnikov')