2つのリストの要素ごとの追加？

私が今持っています：

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

欲しい：

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

2つのリストを要素ごとに追加するだけです。

確かに2つのリストを繰り返し処理できますが、繰り返したくありません。

そうするための最もPythonicな方法は何ですか？

使用するmapとoperator.add：

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

またはzipリスト内包表記：

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

タイミング比較：

>>> 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

他の人たちは、これを純粋なpythonで行う方法の例を示しました。100.000要素の配列でこれを行う場合は、numpyを使用する必要があります。

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

要素ごとの追加を行うことは、

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

Matlabと同じように。

Ashwiniの最速バージョンと比較するタイミング：

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

これは25倍速くなります！ただし、状況に合ったものを使用してください。単純なプログラムの場合は、おそらくnumpyをインストールしたくないので、標準のpythonを使用します（そして、私はヘンリーのバージョンが最もPythonicであると思います）。あなたが深刻な数の計算になっている場合numpyは、重労働をやりましょう。スピードがおかしい人のために：numpyソリューションは、周りから始めた方が速いようn = 8です。

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

他の人が説明しているように、高速でスペース効率の良いソリューションは、組み込みのベクター操作機能でnumpy（np）を使用することです。

1. Numpyを使用

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

2.組み込み

2.1ラムダ

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

map（）は複数の引数をサポートしていることに注意してください。

2.2 zipとリストの理解

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

numpy私の意見から使用する方が簡単です：

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

結果：

パラメータの詳細については、ここを確認してください：numpy.add

おそらく「最もPython的な方法」には、list1とlist2が同じサイズでない場合の処理​​が含まれているはずです。これらの方法のいくつかを適用すると、静かに答えが得られます。numpyアプローチは、おそらくValueErrorで通知します。

例：

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)

これが問題の関数であった場合、どの結果が望ましいでしょうか？

これは簡単です 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])

こちらのドキュメントをご覧ください

pythonリストを受け取りたい場合：

result.tolist()

これは2つ以上のリストで機能します。リストのリストを反復処理するが、各リストの要素を処理するためにnumpy加算を使用する

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]

おそらくこれはpythonicであり、リストの数が不明で、何もインポートしない場合に少し便利です。

リストが同じ長さである限り、以下の関数を使用できます。

ここで* argsは、可変数のリスト引数を受け入れます（ただし、合計されるのはそれぞれの要素の同じ数のみです）。

返されたリストで*を再び使用して、各リストの要素をアンパックします。

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

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

sum_lists(a,b)

出力：

[2, 4, 6]

または3つのリスト

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

出力：

[19, 19, 19, 19, 19]

ラムダ関数でマップを使用する：

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

私はそれを計時していませんが、これはかなり速いと思います：

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

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

[5, 7, 9]

サイズの異なるリストを処理する必要がある場合でも、心配しないでください。素晴らしいitertoolsモジュールがカバーしています：

>>> 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]
>>>

Python 2ではzip_longestと呼ばれizip_longestます。

この関連する回答も参照し、別の質問にコメントしてください。

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

ただし、実際の質問では、リストを反復して結果を生成する必要はありませんが、提案されているすべてのソリューションは、内部的に正確に実行します。

更新するには：すべてのベクトル要素を調べなければ、2つのベクトルを追加できません。したがって、これらのソリューションのほとんどのアルゴリズムの複雑さはBig-O（n）です。ここで、nはベクトルの次元です。

したがって、アルゴリズムの観点から見ると、forループを使用して結果のリストを繰り返し生成することは、論理的でpythonicでもあります。ただし、さらに、このメソッドには追加のライブラリを呼び出したりインポートしたりするオーバーヘッドがありません。

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

ここで示されている/議論されているタイミングは、システムと実装に依存しており、操作の効率を測定するための信頼できる測定にはなりません。いずれの場合でも、ベクトル加算演算の大きなOの複雑さは線形であり、O（n）を意味します。

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 )]