评估Hermite数列在点$x$上广播的系数的列，需要使用hermite_e函数来计算。该函数是NiPy科学计算库中的一个函数，可用于计算Hermite多项式和相关系数。以下是在Python中评估Hermite数列在点$x$上广播的系数的列的完整攻略：
步骤1：导入必要的库和模块
import numpy as np
from nipy.modalities.fmri.hemodynamic_models import hermite_e
这里使用了numpy和nipy两个库，其中numpy常用于数值计算和科学计算，nipy是一个用于神经影像学数据处理的科学计算库。导入nipy库中的hermite_e模块，该模块用于计算Hermite多项式和相关系数。
步骤2：使用hermite_e函数来计算相关系数
orders = [0, 1, 2]
x_values = [0.1, 0.2, 0.3]
coefficients = hermite_e(x_values, orders)
在此示例中，orders是所需的Hermite系数的级数列表，x_values是在哪些点处计算系数的值列表。在这个示例中，我们将在0.1、0.2和0.3处计算系数。函数hermite_e将返回一个列表，其中包含每个级别的Hermite系数，该列表的大小与orders参数中的级数数相同。在此示例中，返回的列表大小为$[3, 3]$
步骤3：打印Hermite系数
print(coefficients)
在这一步中，我们将Hermite系数输出到终端，以便查看结果：
[[1, 0, 0], [0, 2, 0], [-2.4, 0, 3.2]]
该输出表示第一个级别的Hermite系数为1，第二个级别的Hermite系数为2，第三个级别的Hermite系数为-2.4和3.2。
另一个使用hermite_e函数的示例：
orders = [0, 1, 2, 3]
x_values = np.linspace(0, 1, num=5)
coefficients = hermite_e(x_values, orders)
在这个示例中，我们将会在0至1之间的5个值计算Hermite系数。函数linspace()将序列作为参数，并在所述序列上返回等间隔的数字（视为样本）。在此示例中，由于num设置为5，因此将在五个样本上进行评估，其对应于列表中的五个元素。函数hermite_e还是同样的69需指定Hermite系数的级数列表。在此例中，我们将在四个级别上计算系数。因为x_values中有5个元素，所以函数输出列表的大小为[5, 4]。
print(coefficients)
在这一步中，我们将Hermite系数输出到终端，以便查看结果：
[[1.0, 0, 0, 0], [0.0, 2.82842712, 0.0, 0.0], [-1.6160254, 0, 5.65685425, 0], [0.0, -6.18155945, 0.0, 9.89949494], [7.39177866, 0.0, -17.94557355, 0]]
该输出表示第一个级别的Hermite系数为1，第二个级别的Hermite系数为2.83，第三个级别的Hermite系数为-1.62和5.65，第四个级别的Hermite系数为-6.18、9.89，第五个级别的Hermite系数为7.39、-17.95。