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 )]

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

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

其他人给出了如何在纯python中做到这一点的示例。如果你想对包含100.000个元素的数组执行此操作，你应该使用numpy:

In [1]: import numpy as np
In [2]: vector1 = np.array([1, 2, 3])
In [3]: vector2 = np.array([4, 5, 6])

现在，按元素进行添加非常简单

In [4]: sum_vector = vector1 + vector2
In [5]: print sum_vector
[5 7 9]

就像Matlab一样。

与Ashwini的最快版本进行比较的时间:

In [16]: from operator import add
In [17]: n = 10**5
In [18]: vector2 = np.tile([4,5,6], n)
In [19]: vector1 = np.tile([1,2,3], n)
In [20]: list1 = [1,2,3]*n
In [21]: list2 = [4,5,6]*n
In [22]: timeit map(add, list1, list2)
10 loops, best of 3: 26.9 ms per loop

In [23]: timeit vector1 + vector2
1000 loops, best of 3: 1.06 ms per loop

所以这要快25倍!但是要用适合你的情况。对于一个简单的程序，您可能不想安装numpy，因此使用标准的python(我发现Henry的版本是最python的版本)。如果你喜欢严肃的数字运算，让numpy来做繁重的工作。对于速度狂人来说:似乎numpy解决方案在n = 8左右开始时更快。

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

使用map与lambda函数:

>>> map(lambda x, y: x + y, list1, list2)
[5, 7, 9]