在我看来，使用numpy更简单:

import numpy as np
list1=[1,2,3]
list2=[4,5,6]
np.add(list1,list2)

结果:

有关详细参数信息，请查看这里:numpy.add

也许“最python化的方式”应该包括处理list1和list2大小不同的情况。运用其中的一些方法，你会不动声色地得到答案。numpy方法会让您知道，很可能使用ValueError。

例子:

import numpy as np
>>> list1 = [ 1, 2 ]
>>> list2 = [ 1, 2, 3]
>>> list3 = [ 1 ]
>>> [a + b for a, b in zip(list1, list2)]
[2, 4]
>>> [a + b for a, b in zip(list1, list3)]
[2]
>>> a = np.array (list1)
>>> b = np.array (list2)
>>> a+b
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2) (3)

如果这是你问题中的函数你想要什么结果?

使用numpy.add()就很简单了

import numpy

list1 = numpy.array([1, 2, 3])
list2 = numpy.array([4, 5, 6])
result = numpy.add(list1, list2) # result receive element-wise addition of list1 and list2
print(result)
array([5, 7, 9])

请参阅这里的医生

如果你想接收一个python列表:

result.tolist()

我还没有计时，但我怀疑这将是相当快的:

import numpy as np
list1=[1, 2, 3]
list2=[4, 5, 6]

list_sum = (np.add(list1, list2)).tolist()

[5, 7, 9]

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]

正如其他人所描述的那样，一个快速且节省空间的解决方案是使用numpy (np)及其内置的矢量操作功能:

1. 与Numpy

x = np.array([1,2,3])
y = np.array([2,3,4])
print x+y

2. 与整体功能

2.1λ

list1=[1, 2, 3]
list2=[4, 5, 6]
print map(lambda x,y:x+y, list1, list2)

注意map()支持多个参数。

2.2 zip和列表理解

list1=[1, 2, 3]
list2=[4, 5, 6]
print [x + y for x, y in zip(list1, list2)]