用Python给我出代码，调查在有限厚平行板导体电容器中电荷密度分布。因为平行板电容器是导体，所以他们在表面仍是100V和- 100V的等势面，现在平行板的厚度至少为2d(d为计算步长)。首先解拉普拉斯方程解出电势分布U，并给出一个三维图，然后将结果带入泊松方程,求出电荷在平行板上下表面的分布，也要给出一个三维图

好的，以下是Python代码：

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置常量
eps0 = 8.85 * 10 ** (-12)  # 真空电介质常数
d = 0.01  # 计算步长
V1 = 100  # 电容器上板电势
V2 = -100  # 电容器下板电势
L = 1  # 电容器长度
W = 1  # 电容器宽度
H = 0.02  # 电容器厚度

# 定义拉普拉斯方程求解函数
def laplace_solve(V1, V2, L, W, H, d):
    # 初始化电势分布矩阵
    U = np.zeros((int(W/d)+1, int(L/d)+1, int(H/d)+1))

    # 边界条件
    U[:, :, 0] = V1
    U[:, :, -1] = V2

    # 迭代求解拉普拉斯方程
    for k in range(1000):
        for i in range(1, int(W/d)):
            for j in range(1, int(L/d)):
                for l in range(1, int(H/d)-1):
                    U[i,j,l] = (U[i+1,j,l] + U[i-1,j,l] + U[i,j+1,l] + U[i,j-1,l] + U[i,j,l+1] + U[i,j,l-1])/6

    # 绘制电势分布图像
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    x, y, z = np.meshgrid(np.arange(0, L+d, d), np.arange(0, W+d, d), np.arange(0, H+d, d))
    ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, alpha=0.5, facecolors=plt.cm.jet(U/np.max(U)), linewidth=0, antialiased=False)
    ax.set_xlabel('x')
    ax.set_ylabel('y')
    ax.set_zlabel('z')
    plt.show()

    return U

# 定义泊松方程求解函数
def poisson_solve(U, eps0, d):
    # 计算电场强度
    Ex, Ey, Ez = np.gradient(U, d)

    # 计算电荷密度
    rho = - eps0 * (Ex**2 + Ey**2 + Ez**2)

    # 绘制电荷密度分布图像
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    x, y, z = np.meshgrid(np.arange(0, L+d, d), np.arange(0, W+d, d), np.arange(0, H+d, d))
    ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, alpha=0.5, facecolors=plt.cm.jet(rho/np.max(rho)), linewidth=0, antialiased=False)
    ax.set_xlabel('x')
    ax.set_ylabel('y')
    ax.set_zlabel('z')
    plt.show()

    return rho

# 调用函数求解
U = laplace_solve(V1, V2, L, W, H, d)
rho = poisson_solve(U, eps0, d)

该代码使用了numpy和matplotlib库，其中`laplace_solve`函数用于求解拉普拉斯方程，`poisson_solve`函数用于求解泊松方程。在求解拉普拉斯方程时，我们使用了迭代法求解，在求解泊松方程时，我们使用了numpy中的`gradient`函数计算电场强度，进而计算电荷密度。最后，我们使用matplotlib绘制了电势和电荷密度的三维图像。