利用NumPy 数组连接操作，实现将新入职同事的信息和已入职的员工信息整合在一起。

在Python中，我们可以使用NumPy库来进行数组连接操作，特别是在处理大数据集时，它非常高效。如果你有两份数据，一份是新入职同事的信息（例如，一个新的二维数组`new_colleagues`），另一份是已有员工的信息（假设是一个名为`existing_employees`的数组），你可以使用`np.concatenate()`函数或者`np.vstack()`（垂直堆叠）或`np.hstack()`（水平堆叠）函数来合并它们。

例如，如果新的员工信息是一个一维数组，每行代表一位新同事的属性，而现有员工信息是一个二维数组，那么可以这样做：

import numpy as np

# 假设新入职同事的信息
new_colleagues = np.array([['John', 'Doe', 0], ['Jane', 'Smith', 1]])

# 假设现有员工的信息
existing_employees = np.array([
    ['Alice', 'Johnson', 1],
    ['Bob', 'Brown', 2]
])

# 使用np.concatenate()纵向堆叠
combined_data = np.concatenate((existing_employees, new_colleagues), axis=0)

# 或者使用np.vstack()垂直堆叠（新入职同事在下）
combined_data_vstack = np.vstack((existing_employees, new_colleagues))

# 如果需要横向堆叠（新入职同事在左侧），则使用np.hstack()
# combined_data_hstack = np.hstack((new_colleagues, existing_employees))

print(combined_data)