你正在为一个新闻推荐系统工作，该系统根据用户的阅读历史和新闻的类别来推荐新闻。 给定一个用户的阅读历史数据，每个用户有多个新闻类别的阅读次数。我们希望计算每个用户阅读新闻类别的信息熵。 信息熵的计算公式为： 其中，是用户阅读第i类新闻的概率， �  n 是新闻类别的数量。 你需要编写一个Python函数，该函数接受上述格式的输入数据，从终端读取输入，然后计算每个用户的信息熵，并将结果保留到3位小数并输出到终端。

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你正在为一个新闻推荐系统工作，该系统根据用户的阅读历史和新闻的类别来推荐新闻。

信息熵的计算公式为：

其中，是用户阅读第i类新闻的概率，$�$ n 是新闻类别的数量。

你需要编写一个Python函数，该函数接受上述格式的输入数据，从终端读取输入，然后计算每个用户的信息熵，并将结果保留到3位小数并输出到终端。