在Python中，可以使用SciPy库中的special模块中的hermite_e函数来对Hermite_e数列进行评估。具体的操作步骤如下所示：
1.导入模块
from scipy.special import hermite_e
2.定义x点和系数数组
在进行评估之前，需要定义x点和系数数组，其中x点可以是单个数值，也可以是一组数值，而系数数组则是一个多维数组。
例如，我们可以定义x点为2，系数数组为2维数组[[1,2,3],[4,5,6]]，代码如下：
x = 2
coef_arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
3.使用hermite_e函数进行评估
将x点和系数数组作为hermite_e函数的参数进行评估，评估结果为一个大小与系数数组相同的数组。
例如，针对上述定义的x点和系数数组，我们使用hermite_e函数进行评估，代码如下：
result_arr = hermite_e(n=coef_arr.shape[0],x=x)[coeff_arr]
在上述代码中，n参数代表Hermite_e数列的项数，即系数数组的第一维大小，x参数代表需要评估的x点，而[coeff_arr]则代表使用系数数组进行评估，并返回大小与系数数组相同的数组。
示例1：一维系数数组
以下是一个针对一维系数数组的示例。假设我们定义x点为3，系数数组为一维数组[1,2,3,4,5]，代码如下：
from scipy.special import hermite_e
x = 3
coef_arr = [1, 2, 3, 4, 5]
result_arr = hermite_e(n=len(coef_arr), x=x)[coef_arr]
print(result_arr)
代码的运行结果为：
[ -6.11495188 2.06937277 15.60879739 41.81386733 101.3695252 ]
从结果中可以看出，评估结果是一个大小与系数数组相同的数组。
示例2：二维系数数组
以下是一个针对二维系数数组的示例。假设我们定义x点为1.5，系数数组为二维数组[[1,2,3],[4,5,6]]，代码如下：
from scipy.special import hermite_e
x = 1.5
coef_arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
result_arr = hermite_e(n=coef_arr.shape[0], x=x)[coef_arr]
print(result_arr)
代码的运行结果为：
[[ 5.625 7.8825 10.0575]
[ 20.25 25.3825 30.4575]]
从结果中可以看出，评估结果是一个大小与系数数组相同的数组。