要安装一个带有3D高斯分布的星光，可以使用Python和NumPy库来生成数据，并使用Matplotlib库来可视化结果。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 设置随机种子
np.random.seed(0)

# 生成3D高斯分布的数据
mean = [0, 0, 0]  # 均值
cov = [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]  # 协方差矩阵
num_samples = 1000  # 样本数

data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, num_samples)

# 可视化结果
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2], c='r', marker='o')

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

plt.show()

运行以上代码将生成一个具有3D高斯分布的星光的可视化图形。在代码中，我们首先设置了随机种子以确保结果的可重复性。然后，使用np.random.multivariate_normal函数生成符合指定均值和协方差矩阵的3D高斯分布数据。最后，使用Matplotlib的scatter函数将数据点可视化在3D坐标系中。