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]

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()

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

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

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]

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 )]