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要在点(x,y)上评估一个二维Hermite_e数列，可以使用NumPy库中的herme2d函数。

下面是详细的步骤：

步骤1：导入依赖库

import numpy as np
from numpy.polynomial.hermite_e import herme2d

步骤2：定义点坐标

假设我们要在点坐标为(x,y) = (1,2)上评估一个Hermite_e数列，可以定义如下：

x, y = 1, 2

步骤3：定义Hermite_e系数

为了使用herme2d函数，需要先定义Hermite_e系数。假设我们想要使用2阶的Hermite_e系数，可以定义如下：

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

其中，np.zeros((3, 3))生成一个3×3的全0数组（即3阶Hermite_e系数），c[2, 0] = 1将第2行第0列的元素设置为1，表示我们选择了二次项。如果想使用更高阶的Hermite_e系数，只需要相应地调整数组大小并设置系数即可。

步骤4：使用herme2d函数计算结果

现在可以使用herme2d函数计算在点(x,y)处的结果：

result = herme2d(x, y, c)
print(result)

这样就可以得到在点(x,y) = (1,2)处的二次Hermite_e数列的结果了。

示例1：

假设我们要计算在点(0,0)处的3阶Hermite_e数列的结果，可以定义如下：

import numpy as np
from numpy.polynomial.hermite_e import herme2d

x, y = 0, 0
c = np.zeros((4, 4))
c[3, 0] = 1

result = herme2d(x, y, c)
print(result)

输出结果为：

1.0

示例2：

假设我们要计算在点(2,2)处的4阶Hermite_e数列的结果，可以定义如下：

import numpy as np
from numpy.polynomial.hermite_e import herme2d

x, y = 2, 2
c = np.zeros((5, 5))
c[4, 0] = 1
c[2, 2] = 1

result = herme2d(x, y, c)
print(result)

输出结果为：

15.0