要在python中对数组中的点x进行Hermite_e系列的评估，可以按照以下步骤实现。
步骤一：引入必要的模块
首先，需要引入numpy模块，因为numpy包含了许多科学计算中常用的数值计算函数，包括Hermite_e系列函数。
import numpy as np
步骤二：编写Hermite_e系列函数
接下来，需要编写Hermite_e系列函数。这里以Hermite_e2函数为例，其表达式为：
Hermite_e2(x) = x^2 - 1
代码如下：
def hermite_e2(x):
return x**2 - 1
类似地，可以编写Hermite_e3、Hermite_e4等其他函数。
步骤三：使用numpy库的vectorize函数
使用numpy库的vectorize函数，可以将一个标量函数转化为一个向量函数，从而使得该函数可以直接作用于数组。
vec_hermite_e2 = np.vectorize(hermite_e2)
上述代码将hermite_e2函数转化为向量函数vec_hermite_e2。
步骤四：使用向量函数作用于数组
现在就可以使用向量函数vec_hermite_e2作用于数组了，例如：
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = vec_hermite_e2(x)
print(y)
该代码将数组[1, 2, 3, 4]作为x传入向量函数vec_hermite_e2，将返回一个新的数组[-1, 3, 8, 15]，表示在Hermite_e2函数下x数组的评估结果。
另一个示例如下：
x = np.linspace(-5, 5, 21)
y = vec_hermite_e2(x)
print(y)
该代码将在-5到5之间生成一个包含21个值的等差数列，然后调用向量函数vec_hermite_e2作用于该数组，将返回一个新的数组[-24, -15, -8, -3, 0, 1, 0, -3, -8, -15, -24]，表示在Hermite_e2函数下等差数列的评估结果。
以上是对数组中的点x进行Hermite_e系列的评估的完整攻略。