Python是一种强大的编程语言，可用于多种计算机应用程序。它的语法易于学习，因此非常适合初学者使用。Python中也有多种库可供使用，其中包括用于求解信息熵和互信息的SciPy库。

互信息通常用于衡量两个随机变量之间的依赖性。在Python中，可以使用SciPy库中的方法来计算互信息。

import numpy as np
from scipy import entropy

def mutual_info(x, y):
    p_xy = np.histogram2d(x, y)[0]
    p_xy /= np.sum(p_xy)
    p_x = np.histogram(x)[0] / len(x)
    p_y = np.histogram(y)[0] / len(y)
    mi = entropy(p_xy.flatten())
    mi -= entropy(p_x)
    mi -= entropy(p_y)
    return mi

在这段代码中，我们使用numpy库计算出数据集中每个变量的直方图。然后，我们将这些变量的直方图组合起来，计算出它们的联合直方图。为了计算互信息，我们可以使用entropy方法来计算联合直方图的信息熵（mi）。然后，我们还需要计算两个单变量的信息熵，以便减去这些值。

可以看到，在Python中使用SciPy库来计算互信息非常简单。我们只需要传递数据集中的两个变量，然后调用mutual_info函数即可。