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]

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)

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]

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)

more_itertools。Locate查找满足条件的所有项的索引。

from more_itertools import locate


list(locate([0, 1, 1, 0, 1, 0, 0]))
# [1, 2, 4]

list(locate(['a', 'b', 'c', 'b'], lambda x: x == 'b'))
# [1, 3]

More_itertools是一个第三方库> PIP install More_itertools。

使用list.index的解决方案:

def indices(lst, element):
    result = []
    offset = -1
    while True:
        try:
            offset = lst.index(element, offset+1)
        except ValueError:
            return result
        result.append(offset)

对于大型列表，它比使用enumerate的列表理解要快得多。如果已经有数组，它也比numpy解决方案慢得多，否则转换的成本超过了速度增益(在包含100、1000和10000个元素的整数列表上进行测试)。

注意:根据Chris_Rands的评论，需要注意的是:如果结果足够稀疏，这个解决方案比列表推导式更快，但是如果列表中有很多正在搜索的元素的实例(超过列表的15%，在一个包含1000个整数的列表测试中)，列表推导式更快。