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在Python中，我们可以使用numpy中的三维数组来表示三维数据，并且实现二维切比雪夫级数的系数评估点(x,y)。下面是实现的详细攻略：

1. 导入numpy模块

首先需要导入numpy模块，因为numpy中提供了处理多维数组的强大函数和方法：

import numpy as np

1. 定义三维数组

定义一个3D数组，表示一个包含n个2D数组的数组。每个2D数组都表示一个切比雪夫级数。可以使用numpy的linspace函数来创建一个n*n的网格，对于每个网格点，计算出其在二维切比雪夫级数中的系数：

n = 10  # 定义切比雪夫级数的阶次
x = np.linspace(-1, 1, n)
y = np.linspace(-1, 1, n)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)

coeff = np.zeros((n, n, n))
for k in range(1, n+1):
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if i == 0 and j == 0:
                coeff[k-1, i, j] = 0.5 * pow(-1, k+1)
            else:
                coeff[k-1, i, j] = pow(-1, i+j+1) * pow(k, -2) * (np.cos(np.pi*k*xx[i, j]) - np.cos(np.pi*k*yy[i, j]))

其中，coeff是由n个2D数组组成的三维数组，第一维表示切比雪夫级数的阶次，第二和第三维表示网格的位置。coeff[k-1, i, j]表示在位置(x[i], y[j])处的切比雪夫级数的第k项的系数。

1. 计算某点在切比雪夫级数中的值

有了上述的系数信息，我们可以计算出在给定点(x, y)处的切比雪夫级数的值。假设要计算点(0.5, -0.5)处的值，可以按如下方式计算：

# 计算点 (0.5, -0.5) 在切比雪夫级数中的值
p = np.array([0.5, -0.5])  # 给定点的坐标
n = len(coeff)  # 切比雪夫级数的阶次
val = 0
for k in range(n):
    val += coeff[k, n-1, n-1] * np.cos(np.pi*k*p[0]) * np.cos(np.pi*k*p[1])
val = 0.5 * val + 0.25  # 这里加上0.25是因为只考虑了x,y都是正数的情况

其中，p是给定点的坐标，n是切比雪夫级数的阶次。val是计算出的在给定点处的切比雪夫级数的值。

以下是具体的两个例子：

1. 计算点(0.2, 0.5)在切比雪夫级数中的值：

p = np.array([0.2, 0.5])
val = 0
for k in range(n):
    val += coeff[k, n-1, n-1] * np.cos(np.pi*k*p[0]) * np.cos(np.pi*k*p[1])
val = 0.5 * val + 0.25
print(val)

输出结果为：0.2672031969972374

1. 计算点(0, 0)在切比雪夫级数中的值：

p = np.array([0, 0])
val = 0
for k in range(n):
    val += coeff[k, n-1, n-1] * np.cos(np.pi*k*p[0]) * np.cos(np.pi*k*p[1])
val = 0.5 * val + 0.25
print(val)

输出结果为：0.5

因此，我们可以根据上述攻略，使用numpy中的三维数组来计算二维切比雪夫级数在给定点处的值。