或使用范围(python 3):

l=[i for i in range(len(lst)) if lst[i]=='something...']

For (python 2):

l=[i for i in xrange(len(lst)) if lst[i]=='something...']

然后(两种情况):

print(l)

不出所料。

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)

如果你使用的是Python 2，你可以用这个实现相同的功能:

f = lambda my_list, value:filter(lambda x: my_list[x] == value, range(len(my_list)))

其中my_list是要获取索引的列表，value是要搜索的值。用法:

f(some_list, some_element)

这里是使用np的时间性能比较。Where vs list_comprehension。好像是np。哪里的平均速度更快。

# np.where
start_times = []
end_times = []
for i in range(10000):
    start = time.time()
    start_times.append(start)
    temp_list = np.array([1,2,3,3,5])
    ixs = np.where(temp_list==3)[0].tolist()
    end = time.time()
    end_times.append(end)
print("Took on average {} seconds".format(
    np.mean(end_times)-np.mean(start_times)))

Took on average 3.81469726562e-06 seconds

# list_comprehension
start_times = []
end_times = []
for i in range(10000):
    start = time.time()
    start_times.append(start)
    temp_list = np.array([1,2,3,3,5])
    ixs = [i for i in range(len(temp_list)) if temp_list[i]==3]
    end = time.time()
    end_times.append(end)
print("Took on average {} seconds".format(
    np.mean(end_times)-np.mean(start_times)))

Took on average 4.05311584473e-06 seconds

如何:

In [1]: l=[1,2,3,4,3,2,5,6,7]

In [2]: [i for i,val in enumerate(l) if val==3]
Out[2]: [2, 4]

你可以使用枚举的列表推导式:

indices = [i for i, x in enumerate(my_list) if x == "whatever"]

迭代器enumerate(my_list)为列表中的每一项生成对(index, item)。使用i, x作为循环变量目标，将这些对解包到索引i和列表项x中。我们向下筛选到所有符合条件的x，并选择这些元素的索引i。