高斯消元法代码，并且给出解释

下面是一个 Python 实现高斯消元法的函数：

def gaussian_elimination(A, b):
    """高斯消元法求解线性方程组"""
    n = len(A)
    for i in range(n):
        # 找到主元素所在行
        max_row = i
        for j in range(i+1, n):
            if abs(A[j][i]) > abs(A[max_row][i]):
                max_row = j
        # 交换行
        A[i], A[max_row] = A[max_row], A[i]
        b[i], b[max_row] = b[max_row], b[i]
        # 消元
        for j in range(i+1, n):
            factor = A[j][i] / A[i][i]
            for k in range(i, n):
                A[j][k] -= factor * A[i][k]
            b[j] -= factor * b[i]
    # 回带求解
    x = [0] * n
    for i in range(n-1, -1, -1):
        x[i] = (b[i] - sum(A[i][j] * x[j] for j in range(i+1, n))) / A[i][i]
    return x

上述代码中，`A` 和 `b` 分别表示系数矩阵和常数向量，`n` 表示方程组的未知数个数。在高斯消元的过程中，我们通过以下几步进行计算：

1. 找到主元素所在行：对于每一列，我们找到该列中绝对值最大的元素所在的行，将其设为主元素所在行。
2. 交换行：如果主元素不在当前行，我们就将主元素所在行与当前行交换，将主元素移动到当前行的第一个位置。
3. 消元：对于当前行下面的每一行，我们将其第一个元素消为 0，使其成为上三角矩阵。具体做法是，将当前行的第一个元素作为系数，将其它行的第一个元素减去系数乘以当前行的第一个元素。
4. 回带求解：从下往上，逐个求出未知数的值，并代入上面的方程式中，最终得到线性方程组的解向量。

需要注意的是，在高斯消元的过程中，可能会出现主元素为 0 的情况，此时需要进行主元素交换或者选择一个合适的非零元素作为主元素，以避免出现除以 0 的错误。