请给我一个Fortran的代码，它的作用是生成服从正态分布的的随机数，并且保存生成的随机数。

下面是一个示例的 Fortran 代码，用于生成服从正态分布的随机数，并将生成的随机数保存到一个文件中：

program generate_gaussian
    implicit none
    
    integer, parameter :: N = 1000  ! 生成的随机数数量
    real(kind=8), parameter :: mu = 0.0  ! 均值
    real(kind=8), parameter :: sigma = 1.0  ! 标准差
    
    real(kind=8) :: data(N)  ! 存储生成的随机数
    integer :: i
    
    call random_seed()  ! 初始化随机数种子
    
    ! 生成随机数
    call generate_gaussian_random(data, mu, sigma)
    
    ! 保存为dat文件
    call save_data(data, 'gaussian.dat')
    
end program generate_gaussian


subroutine generate_gaussian_random(data, mu, sigma)
    implicit none
    real(kind=8), dimension(:), intent(out) :: data  ! 存储生成的随机数
    real(kind=8), intent(in) :: mu, sigma  ! 正态分布的参数
    integer :: i
    
    call random_number(data)
    data = mu + sigma * sqrt(-2.0 * log(data)) * cos(2.0 * acos(-1.0) * random_number())
    
end subroutine generate_gaussian_random


subroutine save_data(data, file_name)
    implicit none
    real(kind=8), dimension(:), intent(in) :: data  ! 存储要保存的数据
    character(len=*), intent(in) :: file_name  ! 文件名
    integer :: i
    integer, parameter :: N = size(data)
    integer, parameter :: unit_num = 10
    
    open(unit=unit_num, file=file_name, status='replace')
    do i = 1, N
        write(unit_num, '(F8.4)') data(i)
    end do
    close(unit_num)
    
end subroutine save_data

这个代码定义了一个 `generate_gaussian` 程序，其中包括三个子程序：`generate_gaussian_random` 用于生成服从正态分布的随机数，`save_data` 用于将数据保存到文件中。

在 `generate_gaussian` 程序中，首先定义了生成的随机数数量 `N`、均值 `mu` 和标准差 `sigma`。然后调用 `random_seed()` 初始化随机数种子。接着调用 `generate_gaussian_random` 子程序生成服从正态分布的随机数。最后，调用 `save_data` 子程序将生成的随机数保存到一个名为 "gaussian.dat" 的文件中。

注意：这段代码使用了双精度实数类型 `real(kind=8)`，你可以根据需要进行调整。另外，这里使用的是逆变换法生成正态分布的随机数，但在实际应用中，可以使用更高效的随机数生成算法。