Python是一種強大的編程語言，它具有高效的計算能力和方便的數據處理工具。在信息論中，一個非常重要的量是香農熵，它被用來度量一個信源的不確定度。

Python可以輕松地計算香農熵。下面是一個使用Python計算香農熵的例子：

import math
def calculate_entropy(data):
entropy = 0
total = len(data)
counts = {}
for d in data:
if d in counts:
counts[d] += 1
else:
counts[d] = 1
for value in counts.values():
probability = float(value) / total
entropy -= probability * math.log(probability, 2)
return entropy
data = [0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0]
entropy = calculate_entropy(data)
print("Entropy = %.4f" % entropy)

在上面的代碼中，首先我們導入了Python的數學庫（math），然后定義了一個名為“calculate_entropy（）”的函數來計算輸入數據的香農熵。

然后，我們計算出數據中每個值的出現次數，接著計算每個值的概率并使用它們計算香農熵。

最后，我們將輸入數據傳遞給calculate_entropy()函數并打印計算出的香農熵結果。

通過Python，我們可以方便地計算一個信源的不確定度，這個功能在信息學、通信等領域有著重要的應用。