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?

[list1[i] + list2[i] for i in range(len(list1))]

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()

这将适用于2个或更多的列表;遍历列表的列表，但使用numpy加法处理每个列表的元素

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

lists = [list1, list2]
list_sum = np.zeros(len(list1))
for i in lists:
   list_sum += i
list_sum = list_sum.tolist()    

[5.0, 7.0, 9.0]

如果您有一个未知数量的列表，并且没有导入任何东西，那么这可能是python式的，稍微有用一些。

只要列表的长度相同，就可以使用下面的函数。

这里*args接受可变数量的列表参数(但每个参数中元素的总和相同)。

在返回的列表中再次使用*来解包每个列表中的元素。

def sum_lists(*args):
    return list(map(sum, zip(*args)))

a = [1,2,3]
b = [1,2,3]  

sum_lists(a,b)

输出:

[2, 4, 6]

或者用3个列表

sum_lists([5,5,5,5,5], [10,10,10,10,10], [4,4,4,4,4])

输出:

[19, 19, 19, 19, 19]

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)。