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

这段代码是用来画二分类任务的决策边界（decision boundary）的。具体来说，plt.contour() 函数会根据分类器（classifier）对一系列坐标点（np.array([X_1.ravel(),X_2.ravel()]).T）进行预测，然后将预测结果在二维平面上画出来。函数中的参数1表示只画出一条等高线（即决策边界），colors="b"表示等高线的颜色为蓝色。X_1 和 X_2 是二维平面上的坐标轴，classifier.predict() 是分类器对坐标点进行预测的函数，reshape() 是将一维数组转化为二维数组的函数，使得预测结果与坐标点对应。ravel() 函数是将多维数组转化为一维数组的函数。

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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_7,X_8,classifier4.predict(np.array([X_7.ravel(),X_8.ravel()]).T).reshape(X_7.shape),1,colors="b")

这行代码使用了 Matplotlib 库中的 contour 函数来绘制分类器的决策边界。具体来说，它将 X_7 和 X_8 中的点作为网格点，对每个网格点调用分类器的 predict 方法来预测其所属的类别，然后根据预测结果在 X_7 和 X_8 上绘制等高线，其中等高线的值为 1，颜色为蓝色。这样绘制出的等高线就是决策边界，即将两个类别分开的曲线。