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要绘制类似于您提供的图像的柱状图，您可以使用Python中的Matplotlib库，这是一个非常流行的绘图库。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用Matplotlib来创建一个类似的柱状图：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 数据
categories = ['中，火车', '中，测试', '强壮，训练', '强，测试']
stm_values = [1.07412, 1.12613, 0.94519, 0.93205]
bnn_values = [0.37709, 0.4424, 0.40883, 0.36503]
gan_values = [0.29486, 0.3558, 0.19483, 0.1721]
# 设置柱状图的位置
x = np.arange(len(categories))
width = 0.2
# 创建柱状图
fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x - width, stm_values, width, label='双线性STM')
rects2 = ax.bar(x, bnn_values, width, label='BNN')
rects3 = ax.bar(x + width, gan_values, width, label='甘')
# 添加文本标签、标题和自定义x轴刻度标签
ax.set_ylabel('KL Divergence(nats)')
ax.set_title('三个基于DL的信道模型的输出数据与目标数据之间的KL散度')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(categories)
ax.legend()
# 在柱状图上添加数值标签
def autolabel(rects):
for rect in rects:
height = rect.get_height()
ax.annotate('{}'.format(height),
xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),
xytext=(0, 3), # 3 points vertical offset
textcoords="offset points",
ha='center', va='bottom')
autolabel(rects1)
autolabel(rects2)
autolabel(rects3)
# 显示图表
plt.show()
```
这段代码将创建一个柱状图，其中包含三组数据（双线性STM、BNN和甘），每组数据对应不同的类别。每个柱子上方的数值标签显示了KL散度的值。您可以根据需要调整颜色、标签和其他样式设置。
确保您已经安装了Matplotlib库，如果没有安装，可以通过以下命令安装：
```bash
pip install matplotlib
```
运行上述代码后，您将得到一个与您提供的图像类似的柱状图。