你也可以使用numpy包:

import numpy as np
A = np.array(a)
maximum_indices = np.where(A==max(a))

这将返回包含max值的所有下标的numpy数组

如果你想把它变成一个列表:

maximum_indices_list = maximum_indices.tolist()

a.index(max(a))

会告诉你列表a中值最大的元素的第一个实例的索引。

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。

类似的想法与列表理解，但没有枚举

m = max(a)
[i for i in range(len(a)) if a[i] == m]

如果你想获取一个名为data的列表中最大n个数字的索引，你可以使用Pandas sort_values:

pd.Series(data).sort_values(ascending=False).index[0:n]

@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