$ python
Python 3.4.3 (default, Aug 26 2015, 18:29:14) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.56)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> np.zeros((5,5))
>>> array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])


>>> 
>>> np.zeros((5,5,5))
>>> array([[[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]],


       [[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]],


       [[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]],


       [[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]],


       [[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]]])


>>> 
>>> 
>>> 
>>> D = np.array([[ 0, 32, 48, 51, 50, 48, 98, 148],
>>>                       [32,  0, 26, 34, 29, 33, 84, 136],
...                       [48, 26,  0, 42, 44, 44, 92, 152],
...                       [51, 34, 42,  0, 44, 38, 86, 142],
...                       [50, 29, 44, 44,  0, 24, 89, 142],
...                       [48, 33, 44, 38, 24,  0, 90, 142],
...                       [98, 84, 92, 86, 89, 90, 0, 148],
...                       [148, 136, 152, 142, 142, 142, 148, 0]])
... 
>>> 
>>> D
>>> array([[  0,  32,  48,  51,  50,  48,  98, 148],
       [ 32,   0,  26,  34,  29,  33,  84, 136],
       [ 48,  26,   0,  42,  44,  44,  92, 152],
       [ 51,  34,  42,   0,  44,  38,  86, 142],
       [ 50,  29,  44,  44,   0,  24,  89, 142],
       [ 48,  33,  44,  38,  24,   0,  90, 142],
       [ 98,  84,  92,  86,  89,  90,   0, 148],
       [148, 136, 152, 142, 142, 142, 148,   0]])


>>> 
>>> # remove row 5
>>> D[:5]
... array([[  0,  32,  48,  51,  50,  48,  98, 148],
       [ 32,   0,  26,  34,  29,  33,  84, 136],
       [ 48,  26,   0,  42,  44,  44,  92, 152],
       [ 51,  34,  42,   0,  44,  38,  86, 142],
       [ 50,  29,  44,  44,   0,  24,  89, 142]])


>>> D[6:]
>>> array([[ 98,  84,  92,  86,  89,  90,   0, 148],
       [148, 136, 152, 142, 142, 142, 148,   0]])


>>> np.concatenate((D[:5],D[6:]))
>>> array([[  0,  32,  48,  51,  50,  48,  98, 148],
       [ 32,   0,  26,  34,  29,  33,  84, 136],
       [ 48,  26,   0,  42,  44,  44,  92, 152],
       [ 51,  34,  42,   0,  44,  38,  86, 142],
       [ 50,  29,  44,  44,   0,  24,  89, 142],
       [ 98,  84,  92,  86,  89,  90,   0, 148],
       [148, 136, 152, 142, 142, 142, 148,   0]])


>>> 
>>> 
>>> # remove one column
>>> 
... 
>>> D[:,:5]
>>> array([[  0,  32,  48,  51,  50],
       [ 32,   0,  26,  34,  29],
       [ 48,  26,   0,  42,  44],
       [ 51,  34,  42,   0,  44],
       [ 50,  29,  44,  44,   0],
       [ 48,  33,  44,  38,  24],
       [ 98,  84,  92,  86,  89],
       [148, 136, 152, 142, 142]])


>>> D[:,6:]
>>> array([[ 98, 148],
       [ 84, 136],
       [ 92, 152],
       [ 86, 142],
       [ 89, 142],
       [ 90, 142],
       [  0, 148],
       [148,   0]])
D[:,
>>> 
>>> 
>>> np.concatenate((D[:,:5],D[:,6:]))
>>> Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly


>>> 
>>> 
>>> np.concatenate((D[:,:5],D[:,6:]),axis=1)
>>> array([[  0,  32,  48,  51,  50,  98, 148],
       [ 32,   0,  26,  34,  29,  84, 136],
       [ 48,  26,   0,  42,  44,  92, 152],
       [ 51,  34,  42,   0,  44,  86, 142],
       [ 50,  29,  44,  44,   0,  89, 142],
       [ 48,  33,  44,  38,  24,  90, 142],
       [ 98,  84,  92,  86,  89,   0, 148],
       [148, 136, 152, 142, 142, 148,   0]])


>>>