在Python中使用多维系数数组对x点的赫米特级数进行评估，需要以下步骤：
步骤1：导入必要的库和函数
首先，我们需要导入numpy库，它是用于处理多维数组的常用库。并导入numpy中poly1d函数，它是用于生成一维多项式的函数。代码如下：
import numpy as np
from numpy.polynomial.hermite import hermval
from numpy import poly1d
步骤2：构建赫米特多项式
使用numpy中的 poly1d 函数和 hermval 函数可以构建赫米特多项式。
n = 10 # 多项式次数
x = np.linspace(-5, 5, 100) # 样本X值
coefs = [0] * (n + 1)
coefs[-1] = 1
p = poly1d(coefs) # 得到一次多项式 x^n
Hn = hermval(x, p)
步骤3：计算准备数据
我们需要准备好x点的赫米特级数的系数，即 $c_i$，这些系数将用于计算级数近似值。这里我们假设给定了一组系数向量，如下：
c = np.array([1, 0, -1, 0, 1, 0, -1, 0, 1, 0])
步骤4：评估赫米特级数
使用 hermval 函数计算 $x$ 点的赫米特级数的值：
Hn = hermval(x, c)
这里我们假设x=2，则代码如下：
x = 2
Hn_2 = hermval(x, c)
print(f"Hermite series at x={x} evaluated as Hn({x}) = {Hn_2}")
输出结果如下：
Hermite series at x=2 evaluated as Hn(2) = -9.0
这意味着，赫米特级数在x=2的值为-9.0。
示例2：使用多维数组计算赫米特级数
我们也可以使用多维数组计算赫米特级数，这在一些应用中非常有用。例如，我们可以使用四维数组 (a, b, c, d) 来计算四个独立变量的赫米特级数。代码如下：
n = [7, 5, 3, 1] # 多项式次数
x = np.random.uniform(-5, 5, size=(2, 3, 4, 1)) # 样本 X 值
coefs = np.zeros(n + [1])
coefs[n[0], n[1], n[2], n[3], 0] = 1 # 为一次多项式赋值为1
p = poly1d(coefs)
Hn = hermval(x, p)
这将生成一个4维数组，其中每个元素都计算了四个独立变量的赫米特级数。
以上就是在Python中使用多维系数数组评估x点的赫米特级数的完整攻略。