在Python中remove()将删除列表中第一个出现的值。

如何从列表中删除一个值的所有出现?

这就是我的想法:

>>> remove_values_from_list([1, 2, 3, 4, 2, 2, 3], 2)
[1, 3, 4, 3]

当前回答

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]

其他回答

上面所有的答案(除了Martin Andersson的)都创建了一个没有所需项目的新列表,而不是从原始列表中删除项目。

>>> import random, timeit
>>> a = list(range(5)) * 1000
>>> random.shuffle(a)

>>> b = a
>>> print(b is a)
True

>>> b = [x for x in b if x != 0]
>>> print(b is a)
False
>>> b.count(0)
0
>>> a.count(0)
1000

>>> b = a
>>> b = filter(lambda a: a != 2, x)
>>> print(b is a)
False

如果您有对列表的其他引用,这可能很重要。

要就地修改列表,可以使用如下方法

>>> def removeall_inplace(x, l):
...     for _ in xrange(l.count(x)):
...         l.remove(x)
...
>>> removeall_inplace(0, b)
>>> b is a
True
>>> a.count(0)
0

就速度而言,我笔记本电脑上的结果是(全部在5000个条目列表中,删除了1000个条目)

列表理解- ~400us 过滤器- ~900us .remove()循环- 50ms

因此.remove循环大约要慢100倍........嗯,也许需要一种不同的方法。我发现最快的方法是使用列表理解,但随后替换原始列表的内容。

>>> def removeall_replace(x, l):
....    t = [y for y in l if y != x]
....    del l[:]
....    l.extend(t)

Removeall_replace () - 450us

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

hello =  ['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd']
#chech every item for a match
for item in range(len(hello)-1):
     if hello[item] == ' ': 
#if there is a match, rebuild the list with the list before the item + the list after the item
         hello = hello[:item] + hello [item + 1:]
print hello

[' h ',‘e’,‘l’,‘l’,‘o’,‘w’,‘o’,‘r’,‘l’,' d ')

有什么问题:

Motor=['1','2','2']
for i in Motor:
   if i != '2':
       print(i)
print(motor)

Let

>>> x = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3]

最简单有效的解决方案是

>>> x[:] = [v for v in x if v != 2]
>>> x
[1, 3, 4, 3]

另一种使用较少内存但速度较慢的方法是

>>> for i in range(len(x) - 1, -1, -1):
        if x[i] == 2:
            x.pop(i)  # takes time ~ len(x) - i
>>> x
[1, 3, 4, 3]

长度为1000和100000且有10%匹配条目的列表的计时结果:0.16 vs 0.25 ms, 23 vs 123 ms。