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要使用Python中的NumPy在点(x,y,z)上评估一个3-D多项式，可以按照以下步骤进行实现：

1. 导入NumPy库

在使用NumPy库之前，首先需要导入这个库。可以使用以下代码导入NumPy库：

import numpy as np

2. 创建一个3D多项式函数

假设我们有一个3D多项式函数，其系数为4D数组，并且像这样表示：

P(x, y, z) = C[0,0,0,0] + 
             C[0,0,0,1] * z + 
             C[0,0,0,2] * z^2 + 
             ... +
             C[nx, ny, nz, degree] * x^(nx) * y^(ny) * z^(nz)

其中nx, ny, nz是指次数，degree是指最高的次数。我们可以创建一个函数evaluate_polynomial_3D()来实现这个功能：

def evaluate_polynomial_3D(coeffs, x, y, z):
    nx, ny, nz, degree = coeffs.shape
    result = 0
    for i in range(nx):
        for j in range(ny):
            for k in range(nz):
                for d in range(degree):
                    result += coeffs[i,j,k,d] * x**i * y**j * z**k
    return result

该函数的输入参数coeffs是一个4D数组，表示多项式的系数。输入参数x、y、z是指点的坐标。该函数输出计算结果。

3. 示例说明

以下是两个示例说明：

示例1

假设我们有一个系数为：

C = np.zeros((2,2,2,2))
C[0,0,0,0] = 1
C[1,1,1,1] = 3

我们将点(1,2,3)代入多项式函数，计算结果为：

>>> evaluate_polynomial_3D(C, 1, 2, 3)
30.0

示例2

假设我们有一个系数为：

C = np.random.rand(3,3,3,3)

我们将点(0.5,0.5,0.5)代入多项式函数，计算结果为：

>>> evaluate_polynomial_3D(C, 0.5, 0.5, 0.5)
2.68958757667106

在示例2中，我们使用了一个随机生成的系数。我们可以通过这个函数在任何点上评估任何多项式。