填充右边的Student函数，完成以下功能： 给定列表x，计算列表的熵，其中对数以2为底。 参数说明 x：列表，每一项都是0、1或2三种值之一。 返回要求 返回列表的熵，float类型。对数以2为底。 提示 先计算每种元素的出现频次，再计算列表的熵。

以下是实现功能的Student函数代码：

from math import log2

def Student(x):
    length = len(x)
    freq = [0, 0, 0]  # 统计每种元素的出现频次
    for i in range(length):
        freq[x[i]] += 1
    entropy = 0
    for f in freq:
        if f != 0:
            p = f / length
            entropy -= p * log2(p)
    return entropy

函数中先定义了一个长度为3的列表freq，用于统计每种元素的出现频次。接着遍历列表x，对于每个元素，将对应的freq值+1。然后计算列表的熵，采用信息熵的公式：H = -sum(p*log2(p))，其中p为每种元素出现的概率，即出现频次除以列表长度。最后返回计算出的熵值。