Python 如何对2D列表中的列求和？

假设我有一个Python 2D列表，如下所示：

my_list =  [ [1,2,3,4],
             [2,4,5,6] ]

我可以通过列表获得行总数：

row_totals = [ sum(x) for x in my_list ]

我可以在不使用双

for

循环的情况下获取列总数吗？即，要获取此列表：

[3,6,8,10]

使用

或itertools同等产品

>>> from itertools import imap, izip
>>> imap(sum,izip(*my_list))
<itertools.imap object at 0x00D20370>
>>> list(_)
[3, 6, 8, 10]

>>来自itertools导入imap、izip
>>>imap（总和，izip（*我的清单））
>>>名单
[3, 6, 8, 10]

解决方案

map（sum，zip（*my_list））

是最快的。 但是，如果您需要保留列表，

[x+y代表x，y在zip中（*my_list）]

是最快的

测试是在Python3.1.2 64位中进行的

>>> import timeit
>>> my_list = [[1, 2, 3, 4], [2, 4, 5, 6]]
>>> t1 = lambda: [sum(x) for x in zip(*my_list)]
>>> timeit.timeit(t1)
2.5090877081503606
>>> t2 = lambda: map(sum,zip(*my_list))
>>> timeit.timeit(t2)
0.9024796603792709
>>> t3 = lambda: list(map(sum,zip(*my_list)))
>>> timeit.timeit(t3)
3.4918002495520284
>>> t4 = lambda: [x + y for x, y in zip(*my_list)]
>>> timeit.timeit(t4)
1.7795929868792655

使用NumPy和转置 Out[*]：[3,6,8,10]

或者更简单一点：

---

我喜欢这个，因为它没有假定两行。很高兴知道。谢谢你做了速度测试。我们当中有一个巫师

>>> map(sum,zip(*my_list))
[3, 6, 8, 10]

>>> from itertools import imap, izip
>>> imap(sum,izip(*my_list))
<itertools.imap object at 0x00D20370>
>>> list(_)
[3, 6, 8, 10]

>>> import timeit
>>> my_list = [[1, 2, 3, 4], [2, 4, 5, 6]]
>>> t1 = lambda: [sum(x) for x in zip(*my_list)]
>>> timeit.timeit(t1)
2.5090877081503606
>>> t2 = lambda: map(sum,zip(*my_list))
>>> timeit.timeit(t2)
0.9024796603792709
>>> t3 = lambda: list(map(sum,zip(*my_list)))
>>> timeit.timeit(t3)
3.4918002495520284
>>> t4 = lambda: [x + y for x, y in zip(*my_list)]
>>> timeit.timeit(t4)
1.7795929868792655

import numpy as np
my_list = np.array([[1,2,3,4],[2,4,5,6]])
[ sum(x) for x in my_list.transpose() ]

my_list.sum(axis = 0)