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在Python中对多维数组中的点x进行Legendre级数评估，可以使用SciPy库中的special.lpmn方法。special.lpmn方法将计算在给定度数n和阶数m下的assocaited Legendre多项式及其导数，并返回一个由两个数组组成的元组，分别表示多项式和其导数。

下面是一个示例，假设我们有一个多维数组x，表示我们要评估x点的Legendre级数，我们可以使用以下代码：

from scipy.special import lpmn
import numpy as np

# 定义多维数组x，假设为二维
x = np.array([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4]])

# 定义级数的阶数和度数，这里的n和m可以根据具体问题来定
n = 2
m = 1

# 计算在给定的x点处，n和m下的associated Legendre多项式及其导数
pnm, dpnm = lpmn(n, m, x)

# 输出结果
print(pnm)
print(dpnm)

在这个示例中，我们定义了一个二维数组x，表示我们要评估x点的Legendre级数。我们使用lpmn方法，并将n和m设置为2和1，以计算在x点处的associated Legendre多项式及其导数。最终，我们得到了表示多项式和导数的两个数组pnm和dpnm。

另一个示例是，假设我们想要在不同的x点上评估不同的n和m值（即在同一个数组中，不同的n和m值有不同的相应 evaluated Legendre polynomials），我们可以使用以下代码：

from scipy.special import lpmn
import numpy as np

# 定义n和m值，即要评估的 associated Legendre 多项式的阶数和度数
n = np.array([0, 1, 2])
m = np.array([0, 1, 2])

# 定义多维数组x，表示我们要评估x点的Legendre级数，这里为二维
x = np.array([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4]])

# 计算在给定的x点处，不同的n和m下的associated Legendre多项式及其导数
pnm = []
dpnm = []

for ni, mi in zip(n, m):
    pnmi, dpnmi = lpmn(ni, mi, x)
    pnm.append(pnmi)
    dpnm.append(dpnmi)

# 输出结果
print(pnm)
print(dpnm)

在这个示例中，我们首先定义了要评估的associated Legendre多项式的阶数和度数n和m，然后定义了要评估的多维数组x。我们使用循环迭代n和m中的每一个对，计算在对应的x点上的associated Legendre多项式及其导数，并将结果存储在列表pnm和dpnm中。最终，我们得到了表示多项式和导数的两个二重数组pnm和dpnm。