一个基于动态列表理解的解决方案，以防我们事先不知道哪个元素:

lst = ['to', 'be', 'or', 'not', 'to', 'be']
{req_word: [idx for idx, word in enumerate(lst) if word == req_word] for req_word in set(lst)}

结果:

{'be': [1, 5], 'or': [2], 'to': [0, 4], 'not': [3]}

您也可以按照相同的思路考虑所有其他方法，但是使用index()您只能找到一个索引，尽管您可以自己设置出现次数。

对于所有发生的情况，还有一个解决方案(抱歉，如果重复):

values = [1,2,3,1,2,4,5,6,3,2,1]
map(lambda val: (val, [i for i in xrange(len(values)) if values[i] == val]), values)

一个基于动态列表理解的解决方案，以防我们事先不知道哪个元素:

lst = ['to', 'be', 'or', 'not', 'to', 'be']
{req_word: [idx for idx, word in enumerate(lst) if word == req_word] for req_word in set(lst)}

结果:

{'be': [1, 5], 'or': [2], 'to': [0, 4], 'not': [3]}

您也可以按照相同的思路考虑所有其他方法，但是使用index()您只能找到一个索引，尽管您可以自己设置出现次数。

您可以创建defaultdict

from collections import defaultdict
d1 = defaultdict(int)      # defaults to 0 values for keys
unq = set(lst1)              # lst1 = [1, 2, 2, 3, 4, 1, 2, 7]
for each in unq:
      d1[each] = lst1.count(each)
else:
      print(d1)

如果你需要搜索所有元素在某些索引之间的位置，你可以声明它们:

[i for i,x in enumerate([1,2,3,2]) if x==2 & 2<= i <=3] # -> [3]

虽然不是列表的直接解决方案，但numpy真的很适合这类事情:

import numpy as np
values = np.array([1,2,3,1,2,4,5,6,3,2,1])
searchval = 3
ii = np.where(values == searchval)[0]

返回:

ii ==>array([2, 8])

对于包含大量元素的列表(数组)，这比其他解决方案要快得多。