Сложение списков поэлементно в Python без циклов

Быстрый ответ

Для поэлементного сложения двух списков можно воспользоваться генератором списков и функцией zip, встроенной в Python:

result = [x + y for x, y in zip(list1, list2)]

Например, если list1 = [1, 2, 3] и list2 = [4, 5, 6], то в результате переменная result будет содержать [5, 7, 9].

Оптимизация с помощью map и operator.add

При стремлении к повышенной производительности, рассматривайте использование функции map в сочетании с operator.add, они обеспечат читаемость кода и высокую скорость выполнения:

import operator
result = list(map(operator.add, list1, list2))

Этот метод более производителен, нежели генераторы списков, особенно при работе с большими объемами данных.

Можно также использовать лямбда-функции для добавления гибкости в операции, превращая обычное сложение в функционал с расширенными возможностями:

result = list(map(lambda x, y: x + y, list1, list2))

Использование NumPy для больших наборов данных

NumPy — частый выбор для работы с большими массивами данных в Python. Если у вас есть списки, содержащие больше n >= 8 элементов, использование numpy.add избавит вас от многих трудностей:

import numpy as np
result = np.add(list1, list2).tolist()

Библиотека NumPy должна быть установлена. Применение NumPy для поэлементного сложения оказывается быстрее и более доступным при работе с большими данными. Однако, если у вас уже достаточно зависимостей, то может возникнуть необходимость обдумать, стоит ли включать NumPy только ради сложения списков.

Визуализация

Можно представить два списка как параллельные рельсы железной дороги, где каждый элемент — вагон:

Поезд А: [📦1, 📦3, 📦5]
Поезд В: [📦2, 📦4, 📦6]

Цель заключается в объединении содержимого каждой пары вагонов:

Объединенный груз: [📦1+📦2, 📦3+📦4, 📦5+📦6]

Это аналогично поэлементному сложению списков в Python:

list_a = [1, 3, 5]
list_b = [2, 4, 6]
summed_list = [a + b for a, b in zip(list_a, list_b)]

В итоге получаем:

Результат: [3, 7, 11]

Каждый вагон суммирует свои грузы, образуя общий поток, в котором каждый элемент является суммой соответствующих элементов двух списков.

Учёт потенциальных трудностей

Несовпадение длин и функция itertools

Для предотвращения проблем, связанных с различием длин списков, используйте itertools.zip_longest, который облегчит работу со списками разных длин:

import itertools
result = [a + b for a, b in itertools.zip_longest(list1, list2, fillvalue=0)]

Временной фактор

Сравнивая время выполнения различных методов, можно определить наиболее эффективный способ для поэлементного сложения списков. Если map с operator.add оказываются выигрышными на коротком отрезке, то NumPy становится непререкаемым лидером на больших дистанциях.

Альтернативы для Python 2

Если вы скучаете по Python 2, вам стоит обратить внимание на itertools.izip, который потребляет меньше памяти:

from itertools import izip
result = [a + b for a, b in izip(list1, list2)]

Не забывайте, что официальная поддержка Python 2 закончилась, поэтому обновление до Python 3 кажется разумным решением.

Полезные материалы

1. 5. Data Structures — Python 3.12.2 documentation — подробное руководство по использованию генераторов списков.
2. NumPy fundamentals — NumPy v1.26 Manual — основы работы с массивами в NumPy.
3. python – Why is a list comprehension so much faster than appending to a list? – Stack Overflow — разъяснение причин эффективности генераторов списков перед обычным добавлением элементов.
4. Python zip() — разгадывание тайн функции zip().
5. Python's map(): Processing Iterables Without a Loop – Real Python — подробное рассмотрение функции map() в Python.
6. Project Jupyter | Home — интерактивная облачная платформа для работы с кодом на Python и его библиотеками, включая NumPy.