如何用SymPy的TensorProduct批量计算多矩阵的张量积？

直接用Python的参数解包语法就能解决这个问题，具体做法是在列表或元组前加*，把容器里的元素逐个传给TensorProduct函数，和直接写多个参数的效果完全一致。

举个实际例子：

from sympy import Matrix, TensorProduct

# 定义测试矩阵
m1 = Matrix([[1, 0], [0, 1]])
m2 = Matrix([[2, 3], [4, 5]])
m3 = Matrix([[6, 7], [8, 9]])

# 将矩阵存入列表
matrices = [m1, m2, m3]

# 用*解包列表传入TensorProduct
result = TensorProduct(*matrices)
print(result)

如果是元组，用法完全相同：

matrices_tuple = (m1, m2, m3)
result = TensorProduct(*matrices_tuple)

TensorProduct本身支持接收多个位置参数，*操作符的作用是把可迭代对象（列表、元组等）中的元素依次展开为函数的位置参数，和直接写TensorProduct(m1, m2, m3)的调用逻辑完全一致，不需要额外找替代函数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matheus Lima