最近做了个数据统计，需要将一个大列表里的多个小列表相同下标的值相加；

例：

a = [
    [1, 2, 3],
    [2, 3, 4]
]
# 结果：[3, 5, 7]

在网上找了很多列子，还都不错，我先贴一下：

zip方法：

a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
result = [i + j for i, j in zip(a, b)]
print(result)    # [5, 7, 9]

map方法：

lst1 = [1, 4, 7]

lst2 = [2, 5, 3]

import operator

sum_lst = list(map(operator.add, lst1, lst2))

print(sum_lst)

numpy方法：

lst1 = [1, 4, 7]

lst2 = [2, 5, 3]

import numpy as np

sum_lst = list(np.add(lst1, lst2))

print(sum_lst)

但是后来，需求变得更复杂，并不是两个列表，是7个列表，甚至更多，上述方法就不太好用了；后面自己做了下调整，算是记录下这种方法，能够解决这个问题；

map + 函数调用：

js_list = [
    [77, 6, 3, 11],
    [80, 7, 4, 8],
    [80, 7, 4, 7]]

long = len(js_list[0])

def func(n):
    num = sum([i[n] for i in js_list])
    return num

# 使用 map() 内置函数实现
res = map(func, range(long))
print(list(res))

后面还发现一种通过numpy的方法，更方便，终归还是别人封装好的好用；

import numpy as np
js_list = [
    [77, 6, 3, 11],
    [80, 7, 4, 8],
    [80, 7, 4, 7]]
result = np.add.reduce(js_list)
print(result)