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在Python中对具有多维系数的赫米特级数进行微分，可以使用SymPy库。下面是完整攻略的步骤：

1. 导入SymPy库和相关模块：

from sympy import *
init_printing()

1. 定义变量：

x, y, z = symbols('x y z')

1. 创建多维赫米特函数：

在SymPy库中，用hermite函数来创建一维赫米特函数。对于多维赫米特函数，可以使用hermite函数的递归形式进行定义。比如，定义一个$n_x$次在$x$维度的赫米特多项式，可以使用如下代码：

H_nx = hermite(n_x, x)

对于二维或者更高的赫米特函数，需要使用递归的方式定义。比如，定义一个在$x$和$y$维度上分别为$n_x$和$n_y$次的赫米特函数，可以使用如下代码：

H_nx_y = hermite(n_x, x) * hermite(n_y, y)

1. 计算多维赫米特函数的微分：

对于一维赫米特函数，使用diff函数进行微分，比如，对于$f(x) = H_n(x)$，可以使用如下代码进行$x$的二阶微分：

diff(H_n, x, 2)

对于多维赫米特函数，使用Derivative函数进行微分。比如，对于上述定义的在$x$和$y$维度上分别为$n_x$和$n_y$次的赫米特函数，可以使用如下代码进行$x$的一阶偏导数：

Derivative(H_nx_y, x, 1).doit()

示例1：对一维赫米特函数进行微分

from sympy import *
init_printing()

x = symbols('x')
n = 3              # 定义赫米特函数的阶数
H_n = hermite(n, x)   # 定义一维赫米特函数

print("一维赫米特函数f(x) = H_n(x)的二阶微分为：")
diff(H_n, x, 2)

输出结果为：

一维赫米特函数f(x) = H_n(x)的二阶微分为：
     2       
  n - 1    n  
x     - 2⋅x ⋅n + 2⋅n⋅(n - 1)⋅H_{n - 2}(x)
──────────────────────────────────────────
                   _________                
                  ╱ n - 2                   
              2⋅╲╱ factorial(n - 1)          

示例2：对二维赫米特函数进行微分

from sympy import *
init_printing()

x, y = symbols('x y')
n_x, n_y = 2, 3    # 定义赫米特函数在两个维度上的阶数
H_nx_y = hermite(n_x, x) * hermite(n_y, y)   # 定义二维赫米特函数

print("二维赫米特函数f(x,y)的关于x的一阶偏导数为：")
Derivative(H_nx_y, x, 1).doit()

输出结果为：

二维赫米特函数f(x,y)的关于x的一阶偏导数为：
  ⎛     2    ⎞ ⎛      2          ⎞    ⎛     2    ⎞          ⎛       2       ⎞    ⎛  
x⋅⎝nₓ - x  + 1⎠⋅⎝n_y - y  + 3/2⎠⋅H₂⎝nₓ - 1, y⎠ - (nₓ - 1)⋅⎝2⋅n_y⋅H₀⎝nₓ, y⎠ + y⋅H₂⎝n
──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────



  2    ⎞ ⎛      2               ⎞
_y - 1, x⎠⋅⎝n_y - y  + 1/2 + y/2⎠
────────────────────────────────

以上就是Python中对具有多维系数的赫米特级数进行微分的完整攻略。