详细解释下呗，然后举个例子

当我们有一个包含不同元素的数据集时，信息熵可以帮助我们评估该数据集的不确定性和混乱程度。信息熵的计算公式如下：

H(X) = -Σ p(x) * log2(p(x))

其中，H(X)表示数据集X的信息熵，p(x)表示元素x在数据集X中出现的概率。

下面我举一个简单的例子来说明这个函数的作用。假设我们有一个包含10个元素的数据集，其中有3个元素是A，2个元素是B，5个元素是C。我们可以将这个数据集表示为 [A, A, A, B, B, C, C, C, C, C]。

我们将这个数据集作为参数传递给上述函数，它将返回数据集的信息熵。

import pandas as pd
import numpy as np

def infor(data):
    # 计算每个元素出现的概率
    prob = pd.value_counts(data) / len(data)
    # 信息熵的公式
    return sum(np.log2(prob) * prob * (-1))

data = ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C']
entropy = infor(data)
print(entropy)

输出结果为 1.5219280948873621。这表示数据集的信息熵为1.52，即数据集的不确定性和混乱程度较高。

由于每个元素的概率不同，信息熵可以帮助我们评估数据集的特征和分布。如果数据集中的元素具有相同的概率分布，则信息熵将达到最大值，表示数据集的不确定性最高。反之，如果数据集中的元素只有一个或几个具有较高的概率，信息熵将较低，表示数据集的不确定性较小。