在Python中，高斯函數(shù)（Gaussian Function）是一種常見的數(shù)學(xué)函數(shù)，也稱為正態(tài)分布函數(shù)。它描述了一組數(shù)據(jù)的分布情況，通常以鐘形曲線的形式呈現(xiàn)。

def gaussian(x, mu, sigma):
return 1/(sigma*math.sqrt(2*math.pi)) * math.exp(-0.5*((x-mu)/sigma)**2)

上面是一個(gè)計(jì)算高斯函數(shù)的Python代碼示例。其中，x代表自變量，mu代表平均值，sigma代表標(biāo)準(zhǔn)差。該函數(shù)的輸出值在正態(tài)分布曲線上表示概率密度。

通過改變參數(shù)，可以控制高斯函數(shù)曲線的形狀。當(dāng)平均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1時(shí)，高斯函數(shù)呈現(xiàn)出標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線的形態(tài)。當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)差變大時(shí)，曲線越平緩，表示數(shù)據(jù)的分布越分散；當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)差變小時(shí)，曲線越陡峭，表示數(shù)據(jù)的分布越集中。

高斯函數(shù)在數(shù)據(jù)分析、概率統(tǒng)計(jì)、圖像處理等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，是一種十分重要的數(shù)學(xué)工具。