scikit-learnでグラフが描画されない

以下のコードを実行すると、グラフの描画領域は表示されますが、肝心のグラフと決定境界の可視化がされません。エラーは何も起きず。ライブラリのversionが原因かと思いupdateしましたが解決せず。原因が分からないのでご教示願います。

version
numpy 1.9.5
scikit-learn 0.24.1
matplotlib 3.3.3

from sklearn.svm import SVC
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#学習、および決定境界線、マージン、サポートマージンを可視化する関数
def plot_boundary_margin_sv(X0, y0, X1, y1, kernel, C, xmin=-1, xmax=1, ymin=-1, ymax=1 ):
#サポートベクタのインスタンス化
svc = SVC(kernel=kernel, C=C)
#　学習
svc.fit(np.vstack((X0, X1)), np.hstack((y0, y1)))

fig, plt.subplots()
ax.scatter(X0[:, 0], X0[:, 1], marker='o', label='class 0')
ax.scatter(X1[:, 0], X1[:, 1], marker='x', label='class 1')

#決定境界とマージンをプロット
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(xmin, xmax, 100), np.linspace(ymin, ymax, 100))
xy = np.vstack([xx.ravel(), yy.ravel()]).T
p = svc.decision_function(xy).reshape((100, 100))
ax.contour(xx, yy, p, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--'])

#サポートベクタをプロット
ax.scatter(svc.support_vectors_[:, 0],
           svc.support_vectors_[:, 1],
           s=250, facecolors='none',
           edgecolors='black')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.legend(loc='best')