创建Numpy数组并查看其基本属性】创建arr1(一维)、arr2(二维)、arr3(三维)3 个不同类型的Numpy数组并分别查看他们的基本属性，包括数组的形状、维度和数据类型。

首先，让我们导入`numpy`库，然后创建三个不同类型的Numpy数组：一维数组（标量）、二维数组（矩阵）和三维数组（数组中的数组）。

import numpy as np

# 创建一维数组(arr1)
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
# 创建二维数组(arr2)
arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 创建三维数组(arr3)
arr3 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# 查看每个数组的基本属性
print("arr1 properties:")
print("Shape:", arr1.shape)
print("Dimensions:", arr1.ndim)
print("Data type:", arr1.dtype)

print("\narr2 properties:")
print("Shape:", arr2.shape)
print("Dimensions:", arr2.ndim)
print("Data type:", arr2.dtype)

print("\narr3 properties:")
print("Shape:", arr3.shape)
print("Dimensions:", arr3.ndim)
print("Data type:", arr3.dtype)

运行这段代码后，你会看到每种数组类型的形状、维度以及数据类型信息。例如，`arr1`是一维数组，所以形状是`(4,)`，维度是1，数据类型可能是整型或浮点型取决于具体操作。同样的，`arr2`是二维数组，`arr3`是三维数组，以此类推。