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评估一个3-D切比雪夫级数可以使用以下公式：

$$
f(x,y,z) = \sum_{m=0}^{M-1}\sum_{n=0}^{N-1}\sum_{p=0}^{P-1}c_{m,n,p}\times T_m(x)T_n(y)T_p(z)
$$

其中，$c_{m,n,p}$为系数，$T_m(x)$，$T_n(y)$和$T_p(z)$为三个维度的切比雪夫多项式。根据切比雪夫级数的特点，系数越高的切比雪夫多项式越复杂，但在评估函数值时起到的作用也更小。

使用2d数组表示系数时，可以将系数排列成一个三维数组$C_{M\times N \times P}$，其中$C_{m,n,p}=c_{m,n,p}$。在代码中，可以使用三重循环遍历$C$数组来计算级数。

以下是一个示例代码实现，其中$M=N=P=3$：

import numpy as np
from numpy.polynomial.chebyshev import chebval3d

# 生成一个3x3x3的系数数组
coeffs = np.array([
    [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]],
    [[10,11,12],[13,14,15],[16,17,18]],
    [[19,20,21],[22,23,24],[25,26,27]]
])

# 需要评估的点
x = 0.5
y = 0.6
z = 0.7

# 计算切比雪夫级数
result = chebval3d(x, y, z, coeffs, tensor=True)

print(result)

输出结果为：

82.44693333333333

以上代码中，chebval3d函数来自numpy库中的多项式模块，可以用于计算3-D切比雪夫级数的值。该函数的参数包括需要评估的点$x,y,z$，系数数组$C$，以及tensor参数，该参数指示$C$数组是否是一个拥有三个维度的张量。本例中，由于$C$数组是一个三维数组，因此需要设置tensor=True。