更好的解决方案与列表理解

x = [ i for i in x if i!=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 ')

我只是做了一个列表。我只是个初学者。稍微高级一点的程序员当然可以写出这样的函数。

for i in range(len(spam)):
    spam.remove('cat')
    if 'cat' not in spam:
         print('All instances of ' + 'cat ' + 'have been removed')
         break

如果你不关心列表的顺序，如果你关心最终的顺序，我相信这可能比其他任何方法都快。

category_ids.sort()
ones_last_index = category_ids.count('1')
del category_ids[0:ones_last_index]

更好的解决方案与列表理解

x = [ i for i in x if i!=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