Python实现高斯分布概率密度函数的完整攻略可以分为以下几个步骤：
1. 理解高斯分布概率密度函数
高斯分布概率密度函数，也称为正态分布，是一种常见的概率分布函数，它的形状呈钟形曲线。高斯分布的平均值和方差分别决定了曲线的位置和宽度。
高斯分布的概率密度函数公式为：
$$ p(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} $$
其中，$x$ 是随机变量，$\mu$ 是均值，$\sigma$ 是标准差。
2. 导入必要的库
在Python实现高斯分布概率密度函数之前，需要导入必要的库，例如 numpy 和 matplotlib。numpy 用于数值计算，matplotlib 用于绘制图形。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
3. 生成数据
为了绘制高斯分布的曲线图，需要生成一些符合高斯分布的随机数据。可以使用 numpy 库的 random.normal() 函数生成符合高斯分布的随机数据。
mu, sigma = 0, 0.1
data = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
其中，mu 和 sigma 分别是高斯分布的均值和标准差，1000 表示生成随机数据的个数。
4. 计算概率密度函数值
根据高斯分布的概率密度函数公式，需要对生成的随机数据 x 计算概率密度函数值 p(x)。
p = (1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigma)) * np.exp(-(data - mu)**2 / (2 * sigma**2))
5. 绘制曲线图
最后，使用 matplotlib 库的 plot() 函数绘制高斯分布的曲线图。
plt.plot(data, p)
plt.show()
完整代码示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mu, sigma = 0, 0.1
data = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
p = (1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigma)) * np.exp(-(data - mu)**2 / (2 * sigma**2))
plt.plot(data, p)
plt.show()
以上就是Python实现高斯分布概率密度函数的完整攻略。