Python W języku Python podstawową implementacją klasycznych modeli mieszanin gaussowskich jest klasa GaussianMixture z biblioteki scikit-learn. Umożliwia ona estymację parametrów modelu, wybór typu macierzy kowariancji, obliczanie prawdopodobieństw przynależności do składowych, predykcję składowych oraz obliczanie kryteriów AIC i BIC. Dokumentacja scikit-learn zawiera także przykład wyboru liczby składowych i typu kowariancji przy użyciu AIC oraz BIC.
Scikit-learn zawiera również klasę BayesianGaussianMixture, która implementuje bayesowską wersję modelu mieszaninowego. Może ona częściowo ograniczać problem ręcznego wyboru liczby składowych przez zastosowanie rozkładów a priori i mechanizmów wygaszających niepotrzebne składowe.
W modelowaniu bayesowskim wykorzystuje się także biblioteki takie jak PyMC. Przykładowa galeria PyMC zawiera model mieszanin gaussowskich używający rozkładu NormalMixture. Inną biblioteką probabilistyczną jest pomegranate, która udostępnia ogólne modele mieszanin i pozwala budować mieszaniny z różnych rozkładów, w tym rozkładów normalnych.