python 对于一个数据集，对属性子集A，假定根据其取值将数据集分成了V个子集，每个子集中的样本在A上取值相同，返回每个子集,计算属性组A的信息增益

好的，针对您的问题，我可以给出以下的 Python 代码示例来计算属性组 A 的信息增益：

import math

# 计算信息熵
def calc_entropy(data_set):
    num_entries = len(data_set)
    label_counts = {}
    for feat_vec in data_set:
        current_label = feat_vec[-1]
        if current_label not in label_counts.keys():
            label_counts[current_label] = 0
        label_counts[current_label] += 1
    entropy = 0.0
    for key in label_counts:
        prob = float(label_counts[key])/num_entries
        entropy -= prob * math.log(prob, 2)
    return entropy

# 划分数据集
def split_data_set(data_set, axis, value):
    ret_data_set = []
    for feat_vec in data_set:
        if feat_vec[axis] == value:
            reduce_feat_vec = feat_vec[:axis]
            reduce_feat_vec.extend(feat_vec[axis+1:])
            ret_data_set.append(reduce_feat_vec)
    return ret_data_set

# 计算属性组 A 的信息增益
def calc_info_gain(data_set, base_entropy, feat_list):
    num_features = len(feat_list)
    best_info_gain = 0.0
    best_feature = -1
    for i in range(num_features):
        feat_values = [example[i] for example in data_set]
        unique_vals = set(feat_values)
        new_entropy = 0.0
        for value in unique_vals:
            sub_data_set = split_data_set(data_set, i, value)
            prob = len(sub_data_set) / float(len(data_set))
            new_entropy += prob * calc_entropy(sub_data_set)
        info_gain = base_entropy - new_entropy
        if(info_gain > best_info_gain):
            best_info_gain = info_gain
            best_feature = i
    return best_feature

其中，`calc_entropy()` 函数用于计算信息熵，`split_data_set()` 函数用于根据属性子集 A 的取值将数据集划分成 V 个子集，`calc_info_gain()` 函数则用于计算信息增益。这里假设数据集已经被处理成了列表的形式，每个元素为一个样本，最后一个元素为该样本的类别标签。`feat_list` 则为属性子集 A 的列表。

希望这个代码示例能够帮助您解决问题。如果您还有其他问题或需要进一步解释，请随时告诉我。