Об'єднаймо все разом: z-оцінки Pokémon

Список із 720 Pokémon завантажено у вашу сесію як names. Значення Health Points для кожного Pokémon збережено в масиві NumPy hps. Ви хочете проаналізувати Health Points за допомогою z-оцінки, щоб побачити, на скільки стандартних відхилень HP кожного Pokémon відрізняється від середнього HP усіх.

Наведений нижче код було написано для обчислення z-оцінки HP для кожного Pokémon і збирання тих Pokémon, які мають найвищі HP за їхніми z-оцінками:

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))

Ця вправа є частиною курсу

Ефективне написання коду Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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')

Редагувати та запускати код