问题的出现原因：

这个问题的出现是因为有人想要对两个列表进行逐元素相加的操作。他们使用了一个列表解析式和zip函数来实现这个操作。然而，有人提出了一个更快速且更具信息性的解决方案，这引发了这个问题。

解决方法：

有人提供了一个更简单且更符合Python风格的解决方案，即使用列表解析式和zip函数来逐元素相加两个列表。此外，对于需要考虑速度的情况，也有人提供了一个更快速的解决方案。

以下是这个问题的整理内容：

首先，有人提供了一个使用列表解析式和zip函数的解决方案，可以对两个列表进行逐元素相加的操作。代码如下：

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

然后，有人指出这个问题的接受答案既更快速，又包含了更多的信息。他们认为使用列表解析式和zip函数是最简单且最符合Python风格的解决方案。而在需要考虑速度的情况下，他们建议使用另一个回答中提到的解决方案。这个解决方案是更快速的选择。

有人同意了这个观点，并提出了一个类似的解决方案，即使用列表解析式和zip函数来逐元素相加两个列表。他们认为这个解决方案与之前的解决方案是相同的，只是写法稍有不同。他们更喜欢使用a + b的表示方法，并且通过显式地解包元组来提高可读性和Python风格。

通过这个的问题，我们可以看到有人提出了使用列表解析式和zip函数来逐元素相加两个列表的解决方案。然而，也有人提出了更快速且更具信息性的解决方案。在需要考虑速度的情况下，使用更快速的解决方案可能是更好的选择。同时，对于可读性和Python风格的考虑，选择更符合Python风格的解决方案可能是更好的选择。

问题的出现原因是当需要对两个列表进行逐元素相加时，如果列表的长度很长（如有100000个元素），使用纯Python的方法效率很低。解决方法是使用numpy库来进行操作，因为它可以更高效地处理大规模的数据。

在示例中，首先导入numpy库，然后创建两个numpy数组(vector1和vector2)。然后，通过将这两个数组相加，可以轻松地进行逐元素相加的操作，得到一个新的数组sum_vector。这类似于在Matlab中进行操作。

作者还进行了一些计时比较的实验，比较了numpy方法和纯Python方法的执行时间。通过使用numpy库进行数组相加，可以获得大约25倍的速度提升。但是，如果只是一个简单的程序，并不需要安装numpy库，可以使用标准的纯Python方法（作者认为Henry的方法是最符合Python风格的）。只有在需要进行大规模数值计算时，才需要使用numpy库来提升运算速度。根据实验结果，当n大约等于8时，numpy方法开始变得更快。

当需要对两个列表进行逐元素相加时，如果列表的长度很长，应该使用numpy库来提升运算速度。但对于简单的程序，可以使用纯Python方法。

问题出现的原因是需要对两个列表进行逐元素相加，并得到结果列表。解决方法有两种：一种是使用map函数和operator.add函数，另一种是使用zip函数和列表推导式。

第一种方法的代码如下：

from operator import add
list(map(add, list1, list2))

第二种方法的代码如下：

[sum(x) for x in zip(list1, list2)]

对于性能比较，可以看到第一种方法比第二种方法更快。但是，对于大型数组，建议使用numpy库的解决方案。

对于python版本的选择，需要注意在python3中，map函数返回的是一个可迭代对象，而不是一个列表。如果确实需要一个实际的列表，可以使用第一种方法中的list函数。

另外，需要注意的是在python3中，map函数和izip函数已经被移除，而默认的zip函数与旧版的itertools.izip函数类似。

如果有多个列表需要进行相加，可以使用zip函数和sum函数结合map函数来实现，例如：

list(map(sum, zip(list1, list2)))

另外，还可以在zip函数中添加更多的参数，例如：

zip(list1, list2, list3)

以上是关于两个列表逐元素相加的问题的原因和解决方法的内容。