在Python中使用Numpy对Hermite_e系列的0轴以上进行整合可以通过numpy.polynomial.hermite_e系列函数来实现。下面是整合过程的详细步骤：
1. 导入numpy和numpy.polynomial.hermite_e：
import numpy as np
from numpy.polynomial.hermite_e import hermite_e as HE
2. 定义多项式次数和系数：
n = 3 # 多项式次数
a = np.random.randn(n+1) # 系数
3. 计算多项式值：
对Hermite_e系列的0轴以上进行整合，需要对每个维度都进行积分。首先计算0维上的多项式值:
x = np.random.randn(10) # 0维取样点
f = np.zeros(10) # 初始化多项式值
for i in range(n+1):
f += a[i] * HE(i)(x)
其中，HE(i)表示Hermite_e第i项多项式函数，x表示多项式的自变量，a表示多项式的系数。将每一项的系数乘以对应的多项式函数值，然后相加得到整个多项式在不同取样点上的值。
4. 对1轴以上的维度进行积分：
由于需要对1轴以上的维度进行积分，因此需要使用numpy中的多维数组（例如2维数组、3维数组等）。以2维数组为例，假设多项式为$P(x, y)$，则可以使用numpy.trapz方法对y轴进行积分：
y = np.linspace(0, 1, 20) # 1维取样点
P = np.zeros((10, 20)) # 初始化2维多项式
for j in range(20):
P[:, j] = f * np.exp(-x**2/2) / np.sqrt(2*np.pi) * HE(n)(y[j])
result = np.trapz(P, y, axis=1)
其中，np.exp(-x*2/2) / np.sqrt(2np.pi)表示高斯函数，HE(n)(y[j])表示第n项Hermite_e多项式在y[j]处的值，result为整合后的1维多项式。
5. 以三元数组为例：
以上是对2维多项式的整合方法，如果需要对更高维度的Hermite_e多项式进行定积分，可以使用类似的方法。例如，以三元数组为例，假设多项式为$P(x, y, z)$，则需要对z轴进行积分：
z = np.linspace(0, 1, 5) # 2维取样点
P = np.zeros((10, 20, 5)) # 初始化3维多项式
for k in range(5):
P[:, :, k] = result[..., None] * np.sin(np.pi*y[None, :]) * np.exp(-z[k]*x[:, None]**2)
result = np.trapz(P, z, axis=2)
其中，np.sin(np.piy[None, :])是一个二维矩阵，result[…, None]相当于将1维数组结果扩展为2维，x[:, None]*2表示将x数组由(10,)变为(10,1)形式。z轴积分后得到的就是整合后的1维多项式。
至此，介绍了在Python中使用Numpy对Hermite_e系列的0轴以上进行整合的完整攻略，希望对你有所帮助。