すべてをまとめよう：ポケモンのzスコア

720匹のポケモンのリストが names として読み込まれています。各ポケモンに対応するHP（Health Points）は NumPy 配列 hps に保存されています。全体の平均から各ポケモンのHPが標準偏差何個分離れているかを示す zスコアを使って、HPを分析したいとします。

以下のコードは、各ポケモンのHPのzスコアを計算し、zスコアに基づいてHPが高いポケモンを集めるために書かれたものです。

poke_zscores = []

for name,hp in zip(names, hps):
    hp_avg = hps.mean()
    hp_std = hps.std()
    z_score = (hp - hp_avg)/hp_std
    poke_zscores.append((name, hp, z_score))

highest_hp_pokemon = []

for name,hp,zscore in poke_zscores:
    if zscore > 2:
        highest_hp_pokemon.append((name, hp, zscore))

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# Calculate the total HP avg and total HP standard deviation
hp_avg = ____.____
hp_std = ____.____

# Use NumPy to eliminate the previous for loop
z_scores = (____ - ____)/____

# Combine names, hps, and z_scores
poke_zscores2 = [*____(names, hps, z_scores)]
print(*poke_zscores2[:3], sep='\n')

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