在Python中，我们可以使用scipy.stats库中的entropy函数来计算香农熵，以下是详细的步骤：

1、我们需要导入numpy和scipy.stats库。

2、我们需要创建一个概率分布列表，这个列表中的每个元素都是一个事件发生的概率。

3、我们使用entropy函数计算香农熵。

以下是一个示例：

导入所需库
import numpy as np
from scipy.stats import entropy
创建概率分布列表
prob_dist = [0.1, 0.2, 0.7]
计算香农熵
shannon_entropy = entropy(prob_dist)
print("香农熵： ", shannon_entropy)

在这个例子中，我们有一个包含三个事件的概率分布列表，第一个事件发生的概率是0.1，第二个事件的概率是0.2，第三个事件的概率是0.7，我们使用entropy函数计算这个概率分布的香农熵，并将结果打印出来。

注意：香农熵的计算结果是一个浮点数，表示的是概率分布的不确定性，如果所有事件的发生概率都相等，那么香农熵将达到最大值，如果只有一个事件可能发生，那么香农熵将达到最小值。