plt.contour(X_1,X_2,classifier.predict(np.array([X_1.ravel(),X_2.ravel()]).T).reshape(X_1.shape),1,colors="b")

这段代码是用来画等高线图的。使用了 `plt.contour` 函数来画出分类器的决策边界。其中：

- `X_1` 和 `X_2` 是网格化后的特征矩阵，表示所有可能的特征点。
- `classifier` 是分类器对象，通过调用 `predict` 函数来预测每个特征点的类别。
- `np.array([X_1.ravel(),X_2.ravel()]).T` 将 `X_1` 和 `X_2` 转化为二维数组，然后通过 `ravel()` 函数将其展平为一维数组，最后通过 `np.array()` 函数将其合并为一个二维数组。`.T` 是转置操作，将该数组转置为使得每一行表示一个特征点。
- `classifier.predict(np.array([X_1.ravel(),X_2.ravel()]).T)` 对所有特征点进行分类预测。
- `reshape(X_1.shape)` 将一维数组重新变为网格化后的形状。这里的 `X_1.shape` 参数表示返回的数组应该与网格化前的 `X_1` 矩阵的形状相同。
- `1` 表示等高线的高度，这里只画了一条等高线。
- `colors="b"` 表示等高线的颜色为蓝色。

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plt.contour(X_3,X_4,classifier2.predict(np.array([X_3.ravel(),X_4.ravel()]).T).reshape(X_3.shape),1,colors="b")

这段代码使用了 Matplotlib 库中的 `contour` 函数来绘制分类器的决策边界。具体来说，`contour` 函数用于绘制等高线图，其中等高线的高度表示某个函数在该点的取值。在这里，我们将分类器的预测结果作为函数的取值，并将高度为 1 的等高线作为决策边界进行绘制。

具体步骤如下：

首先，我们使用 `np.array([X_3.ravel(),X_4.ravel()]).T` 来生成输入数据的网格点坐标，其中 `X_3.ravel()` 和 `X_4.ravel()` 分别返回 `X_3` 和 `X_4` 中所有元素组成的一维数组，然后使用 `np.array` 将这两个一维数组转化为一个二维数组，并使用 `.T` 进行转置，得到一个形状为 `(n_samples, 2)` 的二维数组，其中每行表示一个网格点坐标。

然后，使用 `classifier2.predict` 对这些网格点进行分类器的预测，得到一个形状为 `(n_samples,)` 的一维数组，其中每个元素表示该网格点所属的分类类别。

接下来，使用 `.reshape(X_3.shape)` 将预测结果重新转化为与输入数据相同的形状，其中 `X_3.shape` 表示输入数据 `X_3` 的形状，即 `(n_samples, n_features)`。这样做的目的是为了将预测结果按照输入数据的网格点分布进行排列。

最后，将预测结果作为等高线函数的取值，使用 `colors="b"` 指定绘制蓝色线条，绘制高度为 1 的等高线，即分类器的决策边界。

plt.contour(X_5,X_6,classifier3.predict(np.array([X_5.ravel(),X_6.ravel()]).T).reshape(X_5.shape),1,colors="b")

这段代码是用来绘制分类器3的决策边界。其中，`X_5`和`X_6`是两个特征的网格点矩阵，`classifier3.predict(np.array([X_5.ravel(),X_6.ravel()]).T)`是用分类器3对所有网格点进行预测，得到的结果是一个一维数组，然后通过`reshape`方法转换为与网格点矩阵形状相同的二维数组。最后，使用`plt.contour`方法绘制等高线，其中`levels=1`，表示只绘制决策边界，`colors="b"`表示绘制蓝色的等高线。