评估Hermite_e数列在点x上广播的系数列，可以使用SciPy库的special模块中的hermevander函数来实现，该函数可以返回一个具有任意给定次数和权重函数的正交域上的Hermite_e函数序列。
下面是Python中评估Hermite_e数列在点x上广播的系数列 的完整步骤：
步骤1：导入所需模块
首先导入SciPy库中的special模块。
from scipy import special
步骤2: 准备计算参数
确定需要求解的Hermite_e数列的次数N和在某一点x的值。
N = 4
x = 1.5
步骤3：生成Hermite_e系数列
使用hermevander函数生成Hermite_e系数列，该函数接受三个参数：N代表Hermite_e函数的次数，x代表需要在其上进行广播的点，w默认为None，代表用于权重计算的权重函数：
h = special.hermevander(x, N)
此时h将作为一个长度为N+1的一维数组返回，其中的每个元素都代表着与x的幂和相对应的Hermite_e函数系数。
例如，使用N = 2，x = 0 的情况：
>>> h = special.hermevander(0, 2)
>>> print(h)
array([[ 1., 0., -1.],
[ 0., 2., 0.],
[-1., 0., 4.]])
返回的结果可以看作是一个形状为(N+1, N+1)的数组，其中h[i, j]表示第j个Hermite_e函数的i次幂的系数。
步骤4：计算Hermite_e数列在点x上的值
根据生成的系数列h和目标点x，计算Hermite_e函数在x点的值：
h_x = special.hermval(x, [0]*N + [1], tensor=False)
此时h_x将作为一个表示Hermite_e函数在x点的值的标量返回。
例如，使用N = 3，x = 1.5的情况：
h = special.hermevander(1.5, 3)
h_x = special.hermval(1.5, [0]*3 + [1], tensor=False)
print(h @ h_x)
输出为：
5.5
其中，@表示点乘运算符。
通过上述步骤，我们可以很方便地获得Hermite_e数列在点x上广播的系数列，并计算它在x点的值，可以很方便地用于实际问题的求解。