某公司HR记录了公司员工如下的基本信息,后又记录一下公司所有员工的居住地址和户籍地址,要求： （1）创建公司员工信息数组。 （2）创建公司所有员工的居住地址和户籍地址数组 （3）利用NumPy 数组连接操作，实现把之前记录的基本信息和刚刚记录好的居住地址和户籍地址整合如下所示：

在Python中，可以使用numpy库来处理这样的数据融合任务。首先，我们需要将员工的信息、居住地址和户籍地址分别存储在单独的数组中。这里假设我们已经有了两个列表，一个用于基本员工信息（例如姓名、职位等），另一个用于地址信息。

import numpy as np

# 假设基本员工信息是一个字典列表
employee_data = [
    {'name': '张三', 'position': '经理', 'id': 001},
    {'name': '李四', 'position': '工程师', 'id': 002},
    # 更多员工...
]

# 居住地址和户籍地址也是类似字典列表
residence_addresses = [
    {'id': 001, 'residence': '北京市', 'hometown': '上海市'},
    {'id': 002, 'residence': '广州市', 'hometown': '深圳市'},
    # 更多地址...
]

# 将字典转换为numpy数组
employee_array = np.array(employee_data)
address_array = np.array(residence_addresses)

# 使用`np.concatenate`函数合并两部分数组，可以根据'id'字段连接它们
combined_array = np.concatenate((employee_array[['id']], address_array), axis=1)

# 现在`combined_array`包含了员工的基础信息以及他们的居住地址和户籍地址