在python中使用contour函数绘制隐函数图象之后添加图例

在Python中使用contour函数绘制隐函数图像后，如果要添加图例，可以使用colorbar函数来实现。colorbar函数用于创建一个与图像相对应的颜色条，并将其添加到当前的图形中。

下面是一个示例代码，演示了如何使用contour函数绘制隐函数图像并添加图例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义隐函数
def f(x, y):
    return x**2 + y**2

# 生成网格数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

# 绘制隐函数图像
plt.contour(X, Y, Z, levels=10)

# 添加图例
plt.colorbar()

# 显示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们首先定义了一个隐函数f(x, y)，然后使用numpy的linspace函数生成了x和y的坐标点。接着，使用meshgrid函数生成了网格数据X和Y，并计算了相应的隐函数值Z。然后，使用contour函数绘制了隐函数图像，并通过levels参数指定了等高线的数量。最后，使用colorbar函数添加了图例，并使用show函数显示了图像。

运行上述代码，将会得到一个绘制了隐函数图像并带有图例的图形。图例将显示出颜色对应的函数值范围。

请注意，colorbar函数默认使用当前的color map来创建颜色条，你可以根据需要选择不同的color map。此外，你还可以使用其他参数来自定义图例的位置、标签等属性。更多关于colorbar函数的用法，请参考Matplotlib的官方文档。