现有一n行n列的numpy数组，求出其删除第k行和第k列所有元素后的最大特征值（k从1到n）

可以使用numpy的线性代数模块（linalg）来求解。首先，我们可以计算出原始数组的特征值和特征向量。然后，对于每个k，我们可以用切片操作删除第k行和第k列的元素，然后计算新的特征值。最后，我们选择最大的特征值作为结果。

下面是一个示例代码，其中我们假设原始数组为a：

import numpy as np

n = a.shape[0]
max_eigenvalue = np.zeros(n)

for k in range(1, n+1):
    # 计算原始数组的特征值和特征向量
    eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(a)
    # 删除第k行和第k列的元素
    a_k = np.delete(np.delete(a, k-1, axis=0), k-1, axis=1)
    # 计算新的特征值
    eigenvalues_k, eigenvectors_k = np.linalg.eig(a_k)
    # 选择最大的特征值作为结果
    max_eigenvalue[k-1] = np.max(eigenvalues_k)

print(max_eigenvalue)

这将输出一个长度为n的numpy数组max_eigenvalue，其中每个元素分别对应于删除第k行和第k列后的最大特征值。