用python实现功能：对给定信息源，求信息熵

可以使用Python实现对给定信息源计算信息熵的功能，具体代码如下：

import math

def calc_entropy(data):
    # 统计每个数据出现次数
    freq = {}
    for d in data:
        freq[d] = freq.get(d, 0) + 1

    # 计算每个数据出现的概率
    probs = {}
    for d, count in freq.items():
        probs[d] = count / len(data)

    # 计算信息熵
    entropy = 0
    for p in probs.values():
        entropy -= p * math.log2(p)

    return entropy

其中，`data`表示输入的信息源。函数首先通过循环遍历每个数据，统计每个数据的出现次数。然后，根据出现次数计算每个数据出现的概率。最后，使用信息熵的公式计算信息熵，并返回计算结果。可以在Python中调用该函数来计算给定信息源的信息熵。