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在Python中对多维数组中的点进行Legendre级数评估，可以步骤如下：

1.导入必要的库

在Python中，我们可以使用numpy库来处理多维数组，使用scipy库中的special模块来实现Legendre级数的评估。首先，我们需要导入这两个库。

import numpy as np
from scipy.special import legendre

2.构建多维数组

构建一个多维数组，可以使用numpy中的ndarray类。在这个数组中，我们可以指定每一维的长度，这里以二维数组为例。

n_dim = 2 # 多维数组维数
n_points = 10 # 每一维的长度
x = np.random.uniform(-1, 1, size=(n_points,)*n_dim) # 构建一个大小为(n_points, n_points)的二维数组，元素随机在-1到1之间

这里使用了np.random.uniform()函数来生成随机的数组元素。

3.计算多维数组中每个点的值

接下来，我们需要计算多维数组中每个点的值。这可以通过循环遍历多维数组的方式来实现，但这种方式效率较低，不适用于大规模的计算。因此，我们可以使用numpy库中的multi_index函数，返回所有元素的索引，然后对它们进行操作。

# 计算每个点在x的所有维度上的序号
nd_indices = np.ndindex(x.shape)

# 遍历数组中每个点
for i in nd_indices:
    x_i = x[i] # 取出当前点在数组中的值
    # 对当前点进行Legendre级数评估
    # 这里以阶数为5为例，如果需要更高的精度，可以增加阶数
    p = legendre(5)(x_i)
    # 此处可对p进行进一步处理，如存储下来或者进行其他计算

4.完整示例

接下来，我们给出一个完整的示例，该示例计算了一个3维数组中的每个点的Legendre级数值，并将其存储在一个新的数组中。

import numpy as np
from scipy.special import legendre

# 构建一个大小为(n_points, n_points, n_points)的三维数组，元素随机在-1到1之间
n_dim = 3 # 多维数组维数
n_points = 10 # 每一维的长度
x = np.random.uniform(-1, 1, size=(n_points,)*n_dim)

# 构建一个大小和x相同的数组，用于存储每个点的Legendre级数值
p_array = np.zeros_like(x)

# 计算每个点在x的所有维度上的序号
nd_indices = np.ndindex(x.shape)

# 遍历数组中每个点
for i in nd_indices:
    x_i = x[i] # 取出当前点在数组中的值
    # 对当前点进行Legendre级数评估
    # 这里以阶数为5为例，如果需要更高的精度，可以增加阶数
    p_i = legendre(5)(x_i)
    p_array[i] = p_i # 将当前点的Legendre级数值存储在p_array中

print(p_array)

这个示例构建了一个大小为(10, 10, 10)的三维数组，并对其中每个点进行了Legendre级数评估。如果需要计算更高维度的数组，只需将n_dim设置为相应的维度即可。同时，可以根据需要，增加Legendre级数的阶数，以获得更高的精度。