按元素添加 2 个列表？

Question

我现在有：

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]

我希望拥有：

[1, 2, 3]
 +  +  +
[4, 5, 6]
|| || ||
[5, 7, 9]

只需按元素添加两个列表。

我当然可以迭代这两个列表，但我不想这样做。

最 Pythonic 的方式是什么？

Answer 1

将map 与operator.add 一起使用：

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

或zip 与列表理解：

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

时序对比：

>>> 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

Answer 2

其他人给出了如何在纯 python 中执行此操作的示例。如果您想对具有 100.000 个元素的数组执行此操作，则应使用 numpy：

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

现在进行元素加法就像

一样简单

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

就像在 Matlab 中一样。

与 Ashwini 的最快版本进行比较的时机：

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

所以这快了 25 倍！但使用适合您情况的。对于一个简单的程序，你可能不想安装 numpy，所以使用标准的 python（我发现 Henry's version 是最 Pythonic 的）。如果您正在认真处理数字，请让numpy 完成繁重的工作。对于速度怪胎：从n = 8 开始，numpy 解决方案似乎更快。

Answer 3

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

Answer 4

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

1.使用 Numpy

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

2。内置插件

2.1 Lambda

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 压缩和列表理解

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

Answer 5

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：

详细参数信息请看这里：numpy.add

Answer 6

如果您有未知数量的列表并且不导入任何内容，这可能是 pythonic 并且稍微有用。

只要列表长度相同，就可以使用下面的函数。

这里的 *args 接受可变数量的列表参数（但每个参数的总和数量相同）。

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]

或者有 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]

Answer 7

也许“最pythonic的方式”应该包括处理list1和list2大小不同的情况。应用其中一些方法会悄悄地给你答案。 numpy 方法会让你知道，很可能会出现 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)

如果这是在您的问题中的函数中，您可能想要什么结果？

Answer 8

这很简单 numpy.add()

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])

See doc here

如果你想接收一个 python 列表：

result.tolist()

Answer 9

这适用于 2 个或更多列表；遍历列表列表，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]

Answer 10

如果您需要处理不同大小的列表，请不要担心！精彩的itertools 模块为您提供：

>>> from itertools import zip_longest
>>> list1 = [1,2,1]
>>> list2 = [2,1,2,3]
>>> [sum(x) for x in zip_longest(list1, list2, fillvalue=0)]
[3, 3, 3, 3]
>>>

在 Python 2 中，zip_longest 被称为 izip_longest。

另见this relevant answer and comment on another question。

Answer 11

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

Answer 12

使用带有 lambda 函数的地图：

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

Answer 13

我还没有计时，但我怀疑这会很快：

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

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

[5, 7, 9]

Answer 14

虽然实际问题不想遍历列表来生成结果，但所有提出的解决方案都在幕后完成了！

要刷新：如果不查看所有向量元素，就无法添加两个向量。因此，大多数这些解决方案的算法复杂度都是 Big-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也是合乎逻辑且符合 Python 的。但是，此外，此方法没有调用或导入任何额外库的开销。

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

此处显示/讨论的时间取决于系统和实施，不能作为衡量操作效率的可靠措施。无论如何，向量加法运算的大 O 复杂度是线性的，即 O(n)。

Answer 15

• zip 函数在这里很有用，与列表理解 v1、v2 一起使用。
• 如果您有一个列表列表（而不仅仅是两个列表），您可以使用v3。
• 对于不同长度的列表（例如：通过在第一个/第二个列表的末尾添加 1），那么您可以尝试这样的事情（使用 zip_longest）-v4

first = [1, 2, 3, 1]
second = [4, 5, 6]

output: [5, 7, 9, 1]

• 如果你有未知数量的相同长度的列表，你可以使用函数v5。

• v6 - 运算符模块导出一组与 Python 的内在运算符相对应的高效函数。例如，operator.add(x, y) 等价于表达式x+y。

• v7 - 假设两个列表 first 和 second 具有相同的长度，您不需要 zip 或其他任何东西。

################
first = [1, 2, 3]
second = [4, 5, 6]

####### v1 ########
third1 = [sum(i) for i in zip(first,second)]

####### v2 ########
third2 = [x + y for x, y in zip(first, second)]

####### v3 ########
lists_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
third3 = [sum(x) for x in zip(*lists_of_lists)]

####### v4 ########
from itertools import zip_longest
third4 = list(map(sum, zip_longest(first, second, fillvalue=0)))

####### v5 ########
def sum_lists(*args):
    return list(map(sum, zip(*args)))

third5 = sum_lists(first, second)

####### v6 ########
import operator
third6 = list(map(operator.add, first,second))

####### v7 ########
third7 =[first[i]+second[i] for i in range(len(first))]

####### v(i) ########

print(third1) # [5, 7, 9]
print(third2) # [5, 7, 9]
print(third3) # [5, 7, 9]
print(third4) # [5, 7, 9]
print(third5) # [5, 7, 9]
print(third6) # [5, 7, 9]
print(third7) # [5, 7, 9]

Answer 16

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 )]