请生成一段详细而又全面的python代码来解决这个问题

由于这个问题涉及到复杂的磁学模拟和图形绘制，我会提供一个基本的Python代码框架来开始解决，但请注意，实际的完整解决方案可能需要结合更专业的库，如`matplotlib`用于绘图，`numpy`进行数组操作，以及可能还需要一些微磁学的特定库，比如`mumax3c`或`micromagnetic`. 这里仅做基础示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义常数
grid_size = (10, 10)  # x,y网格大小，单位为纳米
cell_dim = 1  # 单元格尺寸，单位为纳米
external_field = (0, 1e-4, 0)  # 外加场
saturation_magnetization = 8e6  # 饱和磁化强度
initial_moment = np.random.rand(grid_size[0], grid_size[1])  # 初始磁矩，单位为A·m^(-1)

# 简单的各向异性函数（这里假设线性各向异性）
def anisotropy_energy(moment):
    # 实际代码应包含更复杂的各向异性公式
    return 0.5 * K * moment ** 2  # 假设K是各向异性系数

# Zeeman效应和退磁场函数
def zeeman_energy(moment, external_field):
    return -moment.dot(external_field)  # 对于简单的一维退磁场，此处足够

def demagnetizing_field(moment):
    # 消除退磁场的具体计算需要对应的库或模型
    pass

# 定义时间步长和循环次数
time_step = 1e-9  # 时间步长，单位秒
num_steps = 100  # 循环次数

# 模拟并更新磁矩
for _ in range(num_steps):
    # 计算当前时刻的总能量
    energy = anisotropy_energy(initial_moment) + zeeman_energy(initial_moment, external_field)
    
    # 演示磁矩的变化，这里只是一个简化的更新步骤
    initial_moment += time_step * (-dE_dm / E_total)  # 使用梯度下降法更新，dE_dm表示能量关于磁矩的导数

# 绘制磁矩矢量图
plt.quiver(*np.meshgrid(np.arange(cell_dim, (grid_size[0] + 1) * cell_dim, cell_dim),
                         np.arange(cell_dim, (grid_size[1] + 1) * cell_dim, cell_dim)),
           initial_moment.T)
plt.title('磁矩矢量分布')

# 绘制标量图
# ...（这里需要将磁矩转换为磁场强度或其他相关标量）

plt.show()

请注意，以上代码非常简化，实际应用中可能需要进行更精确的数值积分和物理模型处理。对于第二问中的退磁场和Zeeman效应，你需要根据具体模型进行更详细的计算。此外，上述代码中还省略了磁矩更新的部分，那通常涉及数值求解偏微分方程，这部分可能需要用到专门的微磁学库。