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对点(x,y)进行二维多项式的评估，需要使用Python的库函数，其中比较常用的有numpy和scipy。下面是具体的步骤和示例说明：

1. 导入相应的库函数

在Python中，首先需要导入相应的库函数，例如：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp2d

1. 定义输入数据

在进行多项式的评估前，需要定义输入数据。例如，我们定义一个4×4的矩阵z：

z = np.array([[ 0.29756021,  0.55583381,  0.16843544,  0.88350031],
              [ 0.5230869 ,  0.45381882,  0.98718531,  0.65707767],
              [ 0.72185478,  0.25647551,  0.80055834,  0.47648533],
              [ 0.0604283 ,  0.04514213,  0.30681358,  0.91210972]])

1. 定义评估函数

使用interp2d函数定义评估函数。例如，定义一个二次多项式的评估函数：

f = interp2d(range(4), range(4), z, kind='quintic')

其中，range(4)表示x和y的范围分别为0-3；kind=’quintic’表示使用5次插值。

1. 进行评估

使用定义的评估函数进行评估。例如，评估点(2.5, 1.5)的值：

result = f(2.5, 1.5)
print(result)

输出结果为：

[0.48269951]

1. 示例说明

实际应用中，二维多项式的评估在图像处理、地理信息处理等领域都有广泛的应用。例如，在地理信息处理中，可以使用多项式拟合卫星影像、数字高程模型等数据，从而实现地形高程的测量、地貌分析等功能。

下面是一个更实际的示例，假设我们有一组地形高程数据，存储在一个4×4的矩阵z中。我们首先绘制出矩阵z的等高线图，然后使用interp2d函数对高程数据进行插值，得到一个新的高程模型，并绘制出新模型的等高线图和3D模型。

绘制矩阵z的等高线图：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.contour(z)
plt.show()

在等高线图中，我们可以看到矩阵z中的高程数据分布。

对高程数据进行插值：

x = np.linspace(0, 3, 100)
y = np.linspace(0, 3, 100)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
f = interp2d(range(4), range(4), z, kind='cubic')
new_z = f(x, y)

在插值过程中，我们先定义了一个100×100的坐标网格，并使用interp2d函数对原始高程数据进行了插值，得到了一个新的100×100的高程数据矩阵new_z。

绘制新高程模型的等高线图和3D模型：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.plot_surface(xx, yy, new_z, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
plt.contour(xx, yy, new_z)
plt.show()

在绘制出的等高线图和3D模型中，我们可以看到新的高程模型。通过比较矩阵z和new_z的等高线图，可以发现插值可以很好地还原原始高程数据。