以下是完整的Python代码，包括参数定义、显式迭代方法的实现以及最终的图像绘制部分。

```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import quad

# 定义常量
A = 3.14 * 0.18
B = 2e5 * 3.14 * 0.01 * 0.01 * 3

# 定义 t(s(x)) 的表达式
def t_s(s):
    term1 = 0.00331486138220175 * (2 * s - 0.487) * (s**2 - 0.487 * s + 17.3687) * (14.1924 * s**3 + 471.841 * s**2 + 1048.2 * s + 26.3996)
    term2 = (0.0575748328890475 * s**2 - 0.0280389436169662 * s + 1)**2 * (42.5772 * s**2 + 943.682 * s + 1048.2)
    denominator = (0.0575748328890475 * s**2 - 0.0280389436169662 * s + 1)**4
    return -3.11302293666198e-5 * (term1 - term2) * (14.1924 * s**3 + 471.841 * s**2 + 1048.2 * s + 26.3996) / denominator

# 更新后的s(x)函数计算
def compute_s(P_values, x_values, B):
    integral_values = np.cumsum(P_values) * (x_values[1] - x_values[0])
    return integral_values / B

# 更新后的P(x)函数计算
def compute_P(s_values, x_values, A):
    t_values = t_s(s_values)
    integral_values = np.cumsum(t_values) * (x_values[1] - x_values[0])
    return A * integral_values

# 使用显式迭代法计算P(x)
def solve_P_x(x_values, A, B, tol=1e-6, max_iter=100):
    P_values = np.zeros_like(x_values)
    s_values = np.zeros_like(x_values)
    
    for _ in range(max_iter):
        # 计算s(x)
        s_values_new = compute_s(P_values, x_values, B)
        
        # 计算P(x)
        P_values_new = compute_P(s_values_new, x_values, A)
        
        # 检查收敛性
        if np.allclose(P_values_new, P_values, atol=tol):
            break
        
        P_values = P_values_new
    
    return P_values

# 选定x的范围
x_values = np.linspace(0, 10, 100)

# 计算P(x)
P_values = solve_P_x(x_values, A, B)

# 绘图
plt.plot(x_values, P_values)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("P(x)")
plt.title("Plot of P(x) after Iteration")
plt.grid(True)
plt.show()
```

### 代码说明：
1. **参数定义**：首先定义了常量 \( A \) 和 \( B \)。
2. **函数 `t_s(s)`**：计算函数 \( t(s(x)) \) 的复杂表达式。
3. **显式迭代函数 `compute_s` 和 `compute_P`**：分别计算 \( s(x) \) 和 \( P(x) \)。
4. **求解主函数 `solve_P_x`**：在给定范围内使用显式迭代法求解 \( P(x) \)。
5. **绘图**：计算得到 \( P(x) \) 后，通过 `matplotlib` 绘制图像。

如果你有任何进一步的问题或需要更多的帮助，请告诉我！

Explore an iterative method for numerical integration using Python. This solution includes parameter definitions, explicit iterative method implementation, and the final image plotting section. Learn how to compute P(x) using explicit iteration and visualize the results.

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