编程题：给定一组二分类数据点，使用Python的逻辑回归库来拟合一个带有L2正则化的逻辑回归模型，并预测当 `x = 9` 时的类别（0或1）。

首先，你需要安装scikit-learn库，它是Python中最常用的机器学习库之一，包含了逻辑回归模型。假设你已经有了训练好的数据集`X_train`, `y_train`，以及测试数据点`x_test = [[9]]`，你可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

2. 数据预处理（如果需要标准化）：

scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
x_test_scaled = scaler.transform(x_test)

3. 创建并训练逻辑回归模型，加上L2正则化（也称为Ridge正则化）：

model = LogisticRegression(penalty='l2', solver='liblinear')
model.fit(X_train_scaled, y_train)

4. 预测 `x = 9` 的类别：

prediction = model.predict(x_test_scaled)[0]

5. 输出预测结果：

print("当 x = 9 时，预测的类别是:", prediction)

注意：以上代码假设了输入特征已经进行了预处理并且可以被线性回归模型直接接受。如果原始特征有缺失值、异常值或其他问题，可能需要先进行清洗和转化。