还有一个解决方案，只给出第一个外观，可以通过使用numpy实现:

>>> import numpy as np
>>> a_np = np.array(a)
>>> np.argmax(a_np)
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还有一个解决方案，只给出第一个外观，可以通过使用numpy实现:

>>> import numpy as np
>>> a_np = np.array(a)
>>> np.argmax(a_np)
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@shash在其他地方回答了这个问题

找到最大列表元素的索引的python方法是 Position = max(enumerate(a)， key=lambda x: x[1])[0]

一个通过。然而，它比@Silent_Ghost的解决方案慢，甚至比@nmichaels的解决方案更慢:

for i in s m j n; do echo $i;  python -mtimeit -s"import maxelements as me" "me.maxelements_${i}(me.a)"; done
s
100000 loops, best of 3: 3.13 usec per loop
m
100000 loops, best of 3: 4.99 usec per loop
j
100000 loops, best of 3: 3.71 usec per loop
n
1000000 loops, best of 3: 1.31 usec per loop

a = [32, 37, 28, 30, 37, 25, 27, 24, 35, 
         55, 23, 31, 55, 21, 40, 18, 50,
         35, 41, 49, 37, 19, 40, 41, 31]

import pandas as pd

pd.Series(a).idxmax()

9

我通常都是这么做的。

>>> max(enumerate([1,2,3,32,1,5,7,9]),key=lambda x: x[1])
>>> (3, 32)

我想到了以下，它的工作原理，你可以看到max, min和其他函数的列表，像这样:

那么，请考虑下面的例子列表找出最大值在列表中的位置a:

>>> a = [3,2,1, 4,5]

使用生成器枚举并进行强制转换

>>> list(enumerate(a))
[(0, 3), (1, 2), (2, 1), (3, 4), (4, 5)]

此时，我们可以提取max的位置

>>> max(enumerate(a), key=(lambda x: x[1]))
(4, 5)

上面告诉我们，最大值在位置4，他的值是5。

如您所见，在key参数中，您可以通过定义适当的lambda来找到任何可迭代对象的最大值。

我希望它能有所帮助。

PD:正如@PaulOyster在评论中指出的那样。使用Python 3。x的min和max允许一个新的关键字default，避免引发异常ValueError当参数是空列表。Max (enumerate(list)， key=(lambda x:x[1])， default = -1)