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评估Hermite_e系列函数在给定x点处的值可以使用NumPy中的hermite_e方法。hermite_e方法使用Hermit多项式序列的指定项来计算函数值。

以下是使用NumPy Python在x点上评估Hermite_e系列函数的完整攻略：

1. 导入NumPy库

import numpy as np

2. 定义函数

def f(x):
    return np.exp(-x**2)

此处以Hermite_e函数的指数为x^2为例，定义一个f函数。

3. 指定多项式阶数

n = 4

此处指定n=4。

4. 使用hermite_e计算函数值

x = 1
f_value = np.polynomial.hermite_e.hermite_evaluate(x, [0] * (n + 1), [0] * n + [1])
result = f_value * f(x)

此处计算以x=1为参数的Hermite_e函数的函数值，并与指数为x^2的函数f相乘得到最终结果。

示例一：Hermite_e系列指数为x^3的函数在x=2处的值

import numpy as np

def f(x):
    return np.exp(-x**3)

n = 3

x = 2
f_value = np.polynomial.hermite_e.hermite_evaluate(x, [0] * (n + 1), [0] * n + [1])
result = f_value * f(x)

print(result)

输出结果为：0.002402824508218765

示例二：Hermite_e系列指数为x^2的函数在x=0.5处的值

import numpy as np

def f(x):
    return np.exp(-x**2)

n = 2

x = 0.5
f_value = np.polynomial.hermite_e.hermite_evaluate(x, [0] * (n + 1), [0] * n + [1])
result = f_value * f(x)

print(result)

输出结果为：0.19750278074648377