您可以将列表转换为numpy。数组，然后使用np.delete并传递该元素及其所有出现的元素的索引。

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 3, 4, 5, 6, 7]
element_to_remove = 3
my_array = np.array(my_list)

indices = np.where(my_array == element_to_remove)
my_array = np.delete(my_array, indices)   
my_list = my_array.tolist()

print(my_list)

#output
[1, 2, 4, 5, 6, 7, 4, 5, 6, 7]

你可以使用列表推导式:

def remove_values_from_list(the_list, val):
   return [value for value in the_list if value != val]

x = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3]
x = remove_values_from_list(x, 2)
print x
# [1, 3, 4, 3]

参见简单的解决方案

>>> [i for i in x if i != 2]

这将返回一个包含x的所有元素的列表，没有2

Numpy方法和对包含1.000.000个元素的列表/数组的计时:

计时:

In [10]: a.shape
Out[10]: (1000000,)

In [13]: len(lst)
Out[13]: 1000000

In [18]: %timeit a[a != 2]
100 loops, best of 3: 2.94 ms per loop

In [19]: %timeit [x for x in lst if x != 2]
10 loops, best of 3: 79.7 ms per loop

结论:numpy(在我的笔记本上)比列表理解方法快27倍

PS如果你想将常规的Python列表lst转换为numpy数组:

arr = np.array(lst)

设置:

import numpy as np
a = np.random.randint(0, 1000, 10**6)

In [10]: a.shape
Out[10]: (1000000,)

In [12]: lst = a.tolist()

In [13]: len(lst)
Out[13]: 1000000

检查:

In [14]: a[a != 2].shape
Out[14]: (998949,)

In [15]: len([x for x in lst if x != 2])
Out[15]: 998949

如果你没有内置过滤器，或者不想使用额外的空间，你需要一个线性解决方案……

def remove_all(A, v):
    k = 0
    n = len(A)
    for i in range(n):
        if A[i] !=  v:
            A[k] = A[i]
            k += 1

    A = A[:k]

功能的方法:

Python 3. x

>>> x = [1,2,3,2,2,2,3,4]
>>> list(filter((2).__ne__, x))
[1, 3, 3, 4]

or

>>> x = [1,2,3,2,2,2,3,4]
>>> list(filter(lambda a: a != 2, x))
[1, 3, 3, 4]

or

>>> [i for i in x if i != 2]

Python 2. x

>>> x = [1,2,3,2,2,2,3,4]
>>> filter(lambda a: a != 2, x)
[1, 3, 3, 4]