リストitemsに変更を加えずにitems[i]を除いたリストを得るのに最も速い書き方あるいは，そこそこ速くてスマートな書き方が気になります（数学でたまに i 番目を除く，みたいなのが欲しくなるので）．

Jupyter の %timeit で計測してみました．

numpyを使わない場合

items = list(range(1000000))
i = 17 #適当

%timeit items[:i] + items[i+1:]

11.2 ms ± 349 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%timeit [item for k, item in enumerate(items) if k != i]

65.1 ms ± 212 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit [items[k] for k in range(len(items)) if k != i]

75.5 ms ± 800 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

スライスの結合の方が圧倒的に速いようです．ちなみに3番目の例より，2番目のenumerateを使った方が速いのはちょっと驚きました．

numpyを使う場合

@antimon2 さんの丸パクですが，以下のような方法があります．

import numpy as np
items = np.arange(1000000)
i = 17

%timeit np.hstack([items[:i], items[i+1:]])

584 µs ± 6.32 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%timeit np.delete(items, i)

585 µs ± 3.73 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%timeit items[np.arange(items.size) != i]

1.9 ms ± 5.82 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%timeit np.array([items[k] for k in range(len(items)) if k != i])

182 ms ± 3.85 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

こちらもやはりスライスの結合がとても速いです．可読性を考えるとそんなに速さが変わらない np.delete がベストでしょうか．

もし，他によいものがあればご教示ください．