max([(v,i) for i,v in enumerate(my_list)])

这个答案比@Escualo快33倍，假设列表非常大，并且它已经是一个np.array()。我不得不减少测试运行的次数，因为测试要查看10000000个元素，而不仅仅是100个。

import random
from datetime import datetime
import operator
import numpy as np

def explicit(l):
    max_val = max(l)
    max_idx = l.index(max_val)
    return max_idx, max_val

def implicit(l):
    max_idx, max_val = max(enumerate(l), key=operator.itemgetter(1))
    return max_idx, max_val

def npmax(l):
    max_idx = np.argmax(l)
    max_val = l[max_idx]
    return (max_idx, max_val)

if __name__ == "__main__":
    from timeit import Timer

t = Timer("npmax(l)", "from __main__ import explicit, implicit, npmax; "
      "import random; import operator; import numpy as np;"
      "l = np.array([random.random() for _ in xrange(10000000)])")
print "Npmax: %.2f msec/pass" % (1000  * t.timeit(number=10)/10 )

t = Timer("explicit(l)", "from __main__ import explicit, implicit; "
      "import random; import operator;"
      "l = [random.random() for _ in xrange(10000000)]")
print "Explicit: %.2f msec/pass" % (1000  * t.timeit(number=10)/10 )

t = Timer("implicit(l)", "from __main__ import explicit, implicit; "
      "import random; import operator;"
      "l = [random.random() for _ in xrange(10000000)]")
print "Implicit: %.2f msec/pass" % (1000  * t.timeit(number=10)/10 )

我电脑上的结果:

Npmax: 8.78 msec/pass
Explicit: 290.01 msec/pass
Implicit: 790.27 msec/pass

max([(v,i) for i,v in enumerate(my_list)])

我建议一个非常简单的方法:

import numpy as np
l = [10, 22, 8, 8, 11]
print(np.argmax(l))
print(np.argmin(l))

希望能有所帮助。

我列了一些大清单。一个是列表，一个是numpy数组。

import numpy as np
import random
arrayv=np.random.randint(0,10,(100000000,1))
listv=[]
for i in range(0,100000000):
    listv.append(random.randint(0,9))

使用jupyter笔记本的%%time功能，我可以比较各种事情的速度。

2秒:

%%time
listv.index(max(listv))

54.6秒:

%%time
listv.index(max(arrayv))

6.71秒:

%%time
np.argmax(listv)

103女士:

%%time
np.argmax(arrayv)

Numpy的数组非常快。

使用Python的内置库，这非常简单:

a = [2, 9, -10, 5, 18, 9] 
max(xrange(len(a)), key = lambda x: a[x])

这告诉max找到列表中最大的数字[0,1,2，…]， len(a)]，使用自定义函数lambda x: a[x]，这表明0实际上是2,1实际上是9，等等。