[a + b for a, b in zip(list1, list2)]

虽然，实际的问题并不想遍历列表来生成结果，但是所提出的所有解决方案实际上都是这样做的!

要刷新:如果不查看所有向量元素，就不能将两个向量相加。因此，大多数解的算法复杂度都是大o (n)。其中n是向量的维数。

因此，从算法的角度来看，使用for循环迭代生成结果列表是合乎逻辑的，也是python化的。但是，除此之外，该方法没有调用或导入任何附加库的开销。

# Assumption: The lists are of equal length.
resultList = [list1[i] + list2[i] for i in range(len(list1))]

这里显示/讨论的时间取决于系统和实现，不能作为衡量操作效率的可靠措施。在任何情况下，向量加法运算的大O复杂度是线性的，即O(n)。

使用map和operator.add:

>>> from operator import add
>>> list( map(add, list1, list2) )
[5, 7, 9]

或者压缩一个列表理解:

>>> [sum(x) for x in zip(list1, list2)]
[5, 7, 9]

时间比较:

>>> list2 = [4, 5, 6]*10**5
>>> list1 = [1, 2, 3]*10**5
>>> %timeit from operator import add;map(add, list1, list2)
10 loops, best of 3: 44.6 ms per loop
>>> %timeit from itertools import izip; [a + b for a, b in izip(list1, list2)]
10 loops, best of 3: 71 ms per loop
>>> %timeit [a + b for a, b in zip(list1, list2)]
10 loops, best of 3: 112 ms per loop
>>> %timeit from itertools import izip;[sum(x) for x in izip(list1, list2)]
1 loops, best of 3: 139 ms per loop
>>> %timeit [sum(x) for x in zip(list1, list2)]
1 loops, best of 3: 177 ms per loop

[a + b for a, b in zip(list1, list2)]

有几种方法

使用Numpy

import numpy as np
x = np.array([2,3,3])
y = np.array([1,2,6])

print(type(x)) # <class 'numpy.ndarray'>
print(type(y)) # <class 'numpy.ndarray'>

print(x+y) # [3 5 9]
print(type(x+y)) # <class 'numpy.ndarray'>

在上面的代码中，你可以看到输入和输出都是NumPy数组格式。

import numpy as np
list1=[4,2,2,5]
list2=[2,1,6,7]

print(type(list1)) # <class 'list'>
print(type(list2)) # <class 'list'>

print(np.add(list1,list2)) # [ 6  3  8 12]
print(type(np.add(list1,list2))) # <class 'numpy.ndarray'>

这里输入和输出是不同的格式。

使用Numpy添加

import numpy as np
list1=[3, 1, 4]
list2=[0, 9, 7]

print(type(list1)) # <class 'list'>
print(type(list2)) # <class 'list'>

print(np.add(list1, list2).tolist()) # [3, 10, 11]
print(type(np.add(list1, list2).tolist())) # <class 'list'>

在这个例子中，我们显式地使用to_list()将NumPy数组转换为列表类型

使用Map和Lambda

list1=[1, 3, 3]
list2=[3, 6, 8]

print(map(lambda x,y:x+y, list1, list2)) # <map object at 0x7fea235260a0>
print(list(map(lambda x,y:x+y, list1, list2))) # [4, 9, 11]

使用zip和列表理解

list1=[3, 1, 3]
list2=[1, 1, 3]

print(type(list1)) # <class 'list'>
print(type(list2)) # <class 'list'>

print(x + y for x, y in zip(list1, list2)) # <generator object <genexpr> at 0x7f755307b6d0>
print(list(x + y for x, y in zip(list1, list2))) # [4, 2, 6]
print(type([x + y for x, y in zip(list1, list2)])) # <class 'list'>

print(sum(x) for x in zip(list1, list2)) # <generator object <genexpr> at 0x7f4c623e76d0>
print(list(sum(x) for x in zip(list1, list2))) # [4, 2, 6]
print(type([sum(x) for x in zip(list1, list2)])) # <class 'list'>

使用Map和operator.add

from operator import add
list1=[3, 1, 3]
list2=[1, 1, 3]
print(list(map(add, list1, list2))) # [4, 2, 6]

a_list = []
b_list = []
for i in range(1,100):
    a_list.append(random.randint(1,100))

for i in range(1,100):
    a_list.append(random.randint(101,200))
[sum(x) for x in zip(a_list , b_list )]