как вычесть две строки в python [duplicate]

Другие приводили примеры того, как это сделать в чистом питоне. Если вы хотите сделать это с помощью массивов с 100 000 элементами, вы должны использовать numpy:

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

Выполнение элементарного добавления теперь так же тривиально, как

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

так же, как в Matlab.

Сроки сравнения с самой быстрой версией Ashwini:

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

Итак, это на 25 раз быстрее! Но используйте то, что подходит вашей ситуации. Для простой программы вы, вероятно, не хотите устанавливать numpy, поэтому используйте стандартный python (и я нахожу версию Henry самой питонической). Если вы находитесь в серьезном количестве хрустов, пусть numpy делает тяжелый подъем. Для скорости freaks: кажется, что решение numpy быстрее начинается с n = 8.

Если вам нужно обрабатывать списки разных размеров, не беспокойтесь! Замечательный модуль itertools вы рассмотрели:

>>> 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]
>>>

В Python 2 zip_longest называется izip_longest .

См. также этот ответ и комментарий к другому вопросу .

Это просто с 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])

См. здесь doc

Если вы хотите получить список python:

result.tolist()

Хотя, фактический вопрос не хочет перебирать список для генерации результата, но все предлагаемые решения делают именно то, что находится под капотом!

Чтобы обновить: вы не можете добавить два вектора, не просматривая все векторные элементы. Таким образом, алгоритмическая сложность большинства этих решений - Big-O (n). Где n - размерность вектора.

Итак, с алгоритмической точки зрения использование цикла for для итеративного генерации результирующего списка является логическим и питоновым. Однако, кроме того, этот метод не имеет накладных расходов на вызов или импорт какой-либо дополнительной библиотеки.

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

Тайминги, которые показываются / обсуждаются здесь, зависят от системы и реализации и не могут быть надежной мерой для измерения эффективности работы. В любом случае большая сложность операции вектора сложения O является линейной, что означает O (n).

Возможно, «самый пифонический путь» должен включать обработку случая, когда list1 и list2 не имеют одинакового размера. Применение некоторых из этих методов позволит вам дать ответ. Метод numpy даст вам знать, скорее всего, с помощью ValueError.

Пример:

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)

Какой результат вы хотите, если бы это было в функции в вашей проблеме?

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

Я не приурочил его, но я подозреваю, что это будет довольно быстро:

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

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

[5, 7, 9]

По моему мнению, проще использовать numpy:

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

Результаты:

Подробный параметр информацию, проверьте здесь: numpy.add

Как описано другими, быстрое, а также эффективное решение пространства использует numpy (np) с его встроенной возможностью векторной манипуляции:

1. С Numpy

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

2. С встроенными функциями

2.1 Lambda

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

Обратите внимание, что map () поддерживает несколько аргументов.

2.2 zip и понимание списка

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

Использовать карту с лямбда-функцией:

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

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