请解释一下每一行代码的含义

当然，我来解释一下代码中每一行的含义：

import random

这行代码导入了 Python 的 `random` 模块，该模块提供了生成随机数的函数。

def generate_gaussian_random(mu, sigma):

这行代码定义了一个名为 `generate_gaussian_random` 的函数，它接受两个参数 `mu` 和 `sigma`，分别表示正态分布的均值和标准差。

u1 = random.uniform(0, 1)
u2 = random.uniform(0, 1)

这两行代码使用 `random.uniform` 函数生成两个均匀分布的随机数 `u1` 和 `u2`，取值范围是 [0,1)。

z1 = (-2 * math.log(u1)) ** 0.5 * math.cos(2 * math.pi * u2)
z2 = (-2 * math.log(u1)) ** 0.5 * math.sin(2 * math.pi * u2)

这两行代码根据 Box-Muller 变换公式，将两个均匀分布的随机数 `u1` 和 `u2` 转化为服从标准正态分布的随机数 `z1` 和 `z2`。

x1 = mu + sigma * z1
x2 = mu + sigma * z2

这两行代码根据给定的均值 `mu` 和标准差 `sigma`，计算出最终的服从正态分布的随机数 `x1` 和 `x2`。

return x1, x2

这行代码将 `x1` 和 `x2` 作为结果返回。

mu = 0.0
sigma = 1.0

这两行代码设置了正态分布的均值 `mu` 和标准差 `sigma` 的值。

random.seed()

这行代码初始化随机数生成器的种子，如果不指定种子，默认使用系统时间作为种子，以确保每次运行程序生成的随机数序列是不同的。

x1, x2 = generate_gaussian_random(mu, sigma)

这行代码调用 `generate_gaussian_random` 函数，传入均值 `mu` 和标准差 `sigma` 的值，得到两个服从正态分布的随机数 `x1` 和 `x2`。

print(x1, x2)

这行代码打印输出 `x1` 和 `x2` 的值。