用numpy任意创建一个二维数组，并查看它的常用属性。 再分别与任意一个相同形状的二维数组进行加法运算，任意一个不同形状的数组进行减法运算，任意一个标量进行乘法运算，分别打印这3次算术运算的运算结果。 再分别索引任意两行元素，索引任意某个元素。

首先，你可以使用`numpy`库中的`numpy.array`函数来创建一个二维数组。例如：

import numpy as np

# 创建一个3x3的二维数组
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("创建的二维数组为：")
print(array_2d)

查看二维数组的常用属性，可以查看数组的形状、维度、数据类型等，代码如下：

# 查看数组的属性
print("数组的形状为：", array_2d.shape)
print("数组的维度为：", array_2d.ndim)
print("数组的数据类型为：", array_2d.dtype)

接下来，进行加法、减法和乘法运算：

# 创建一个与array_2d形状相同，元素值随机的二维数组
array_2d_same_shape = np.array([[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])

# 创建一个与array_2d形状不同的二维数组，这里简单地将array_2d转置
array_2d_diff_shape = array_2d.T

# 创建一个标量，例如数值5
scalar = 5

# 加法运算
add_result = array_2d + array_2d_same_shape
print("加法运算结果为：")
print(add_result)

# 减法运算，注意需要调整array_2d_diff_shape的形状使其与array_2d一致
array_2d_diff_shape = np.array([[10, 13, 16], [11, 14, 17], [12, 15, 18]])
sub_result = array_2d - array_2d_diff_shape
print("减法运算结果为：")
print(sub_result)

# 乘法运算
mul_result = array_2d * scalar
print("乘法运算结果为：")
print(mul_result)

最后，进行索引操作：

# 索引任意两行元素
row1 = array_2d[0, :]
row2 = array_2d[1, :]

# 索引任意某个元素
specific_element = array_2d[2, 1]

print("第一行元素为：", row1)
print("第二行元素为：", row2)
print("位于第三行第二列的元素为：", specific_element)