没有人给出时间和空间复杂性的最佳答案，所以我想试试。下面是一种解决方案，它可以在不创建新数组的情况下删除所有特定值的出现，并且具有有效的时间复杂度。缺点是元素不能维持秩序。

时间复杂度:O(n) 额外空间复杂度:O(1)

def main():
    test_case([1, 2, 3, 4, 2, 2, 3], 2)     # [1, 3, 3, 4]
    test_case([3, 3, 3], 3)                 # []
    test_case([1, 1, 1], 3)                 # [1, 1, 1]


def test_case(test_val, remove_val):
    remove_element_in_place(test_val, remove_val)
    print(test_val)


def remove_element_in_place(my_list, remove_value):
    length_my_list = len(my_list)
    swap_idx = length_my_list - 1

    for idx in range(length_my_list - 1, -1, -1):
        if my_list[idx] == remove_value:
            my_list[idx], my_list[swap_idx] = my_list[swap_idx], my_list[idx]
            swap_idx -= 1

    for pop_idx in range(length_my_list - swap_idx - 1):
        my_list.pop() # O(1) operation


if __name__ == '__main__':
    main()

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]

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]

如果必须修改原始列表，则可以使用切片赋值，同时仍然使用有效的列表理解式(或生成器表达式)。

>>> x = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3]
>>> x[:] = (value for value in x if value != 2)
>>> x
[1, 3, 4, 3]

有什么问题:

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

以可读性为代价，我认为这个版本稍微快一点，因为它不强迫while重新检查列表，因此做完全相同的工作删除必须做的事情:

x = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3]
def remove_values_from_list(the_list, val):
    for i in range(the_list.count(val)):
        the_list.remove(val)

remove_values_from_list(x, 2)

print(x)