如何从两个列表中删除与单独列表的重复值相对应的非最大值的索引？

我有两个列表，第一个代表观察时间，第二个代表那些时间的观察值。我试图找到给定的各种长度的滚动窗口的最大观测值和相应的时间。例如，这是两个列表。

# observed values
linspeed = [280.0, 275.0, 300.0, 475.2, 360.1, 400.9, 215.3, 323.8, 289.7]

# times that correspond to observed values
time_count = [4.0, 6.0, 8.0, 8.0, 10.0, 10.0, 10.0, 14.0, 16.0]

# actual dataset is of size ~ 11,000

丢失时间（例如3.0）对应于零观测值，而重复时间对应于下限时间的多次观测值。由于我的窗口将滚动显示time_count（例如：前2小时，之后2小时，此后2小时的最大值；前4小时，接下来4小时的最大值，...），因此，我打算使用数组-重塑常规。但是，重要的是要事先正确设置所有内容，这需要在重复的次数下找到最大值。为了解决这个问题，我尝试了下面的代码。

def list_duplicates(data_list):
    seen = set()
    seen_add = seen.add
    seen_twice = set(x for x in data_list if x in seen or seen_add(x))
    return list(seen_twice)

# check for duplicate values
dups = list_duplicates(time_count)
print(dups)
>> [8.0, 10.0]

# get index of duplicates
for dup in dups:
    print(time_count.index(dup))
>> 2
>> 4

当检查重复项的索引时，似乎此代码将仅返回第一次出现重复值的索引。由于代码效率/速度方面的原因，我也尝试使用OrderedDictvia模块collections，但是字典也有类似的问题。给定用于非重复观察值的重复键，将保留重复键的第一个实例和相应的观察值，同时从dict中删除所有其他键。根据这篇SO帖子，我的第二次尝试就在下面。

for dup in dups:
    indexes = [i for i,x in enumerate(time_count) if x == dup]
print(indexes)
>> [4, 5, 6] # indices correspond to duplicate time 10s but not duplicate time 8s

我应该得到[2,3]的time in time_count = 8.0和[4,5,6]为time in time_count = 10.0。从重复的time_counts中，475.2是max linspeed对应于重复的，time_count 8.0并且400.9是max linspeed对应于重复的time_count 10.0，这意味着将删除重复的time_counts的剩余索引处的其他线性速度。

我不确定还能尝试什么。我如何才能适应这种情况（或找到一种新方法），以有效的方式找到与重复值相对应的所有索引？任何意见，将不胜感激。（PS-我将numpy标记为标签，因为我认为还有一种方法可以通过numpy来实现，而我还没有想到。）