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]

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

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)

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()

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]

以更抽象的方式重复第一篇文章的解决方案:

>>> x = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3]
>>> while 2 in x: x.remove(2)
>>> x
[1, 3, 4, 3]