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在Python中，我们可以使用numPy库来处理三维数组。以下是用三维数组的系数评估点(x,y)的二维切比雪夫级数的步骤：

1. 导入必要的库

import numpy as np

2. 创建三维数组

我们可以使用np.random.rand()函数创建一个随机初始化的三维数组。

a = np.random.rand(3, 4, 2)

这将创建一个形状为(3, 4, 2)的三维数组。

3. 定义点坐标

定义点坐标(x, y)。例如，我们可以使用以下代码定义一个点(1, 2)：

x, y = 1, 2

4. 计算切比雪夫级数

计算切比雪夫级数。在三维数组中，我们可以使用np.abs()函数计算绝对值、np.max()函数计算最大值。以下是计算切比雪夫级数的代码片段：

max_values = np.max(np.abs(a[x, y, :] - a), axis=1)
level = np.max(max_values)

这将计算点(x, y)与三维数组中所有点的距离，然后计算出切比雪夫级数。

以下是一个完整的示例，其中我们创建一个形状为(5, 5, 3)的三维数组，并评估点(2, 3)的切比雪夫级数：

import numpy as np

# 1. 创建三维数组
a = np.random.rand(5, 5, 3)

# 2. 定义点坐标
x, y = 2, 3

# 3. 计算切比雪夫级数
max_values = np.max(np.abs(a[x, y, :] - a), axis=1)
level = np.max(max_values)

print(level)

输出将是一个数字，代表点(2, 3)的切比雪夫级数。

以下是另一个示例，其中我们创建一个形状为(4, 4, 4)的三维数组，并评估点(0, 1)的切比雪夫级数：

import numpy as np

# 1. 创建三维数组
a = np.random.rand(4, 4, 4)

# 2. 定义点坐标
x, y = 0, 1

# 3. 计算切比雪夫级数
max_values = np.max(np.abs(a[x, y, :] - a), axis=1)
level = np.max(max_values)

print(level)

这将输出点(0, 1)的切比雪夫级数。