实现一个函数来计算一组类别标签的基尼不纯度（Gini Impurity）。基尼不纯度是决策树算法中常用的指标，用于衡量数据集的混乱程度或不纯度。 基尼不纯度的计算公式为： 其中： 是第 个类别的概率（该类别的样本数量除以总样本数量）

输入描述:

输入为一个整数列表y，表示类别标签。

输出描述:

返回一个浮点数，表示基尼不纯度，结果保留3位小数。

备注:

1.对应的输入、输出已给出，您只用实现核心功能函数即可。2.支持numpy、scipy、pandas、scikit-learn库。