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

在NumPy中，我们可以创建不同维度的一维数组(arr1)、二维数组(arr2)和三维数组(arr3)。下面是创建这些数组及其基本属性的步骤：

首先，我们需要安装NumPy库，如果你还没有安装，可以使用以下命令安装：

pip install numpy

然后，我们可以通过以下代码创建这些数组：

import numpy as np

# 创建一维数组(arr1)
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("arr1:\n", arr1)
arr1_info = {
    "shape": arr1.shape,
    "dimension": len(arr1.shape),
    "data_type": arr1.dtype.name
}
print(f"arr1属性：\n{arr1_info}")

# 创建二维数组(arr2)
arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print("\narr2:\n", arr2)
arr2_info = {
    "shape": arr2.shape,
    "dimension": len(arr2.shape),
    "data_type": arr2.dtype.name
}
print(f"arr2属性：\n{arr2_info}")

# 创建三维数组(arr3)
arr3 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print("\narr3:\n", arr3)
arr3_info = {
    "shape": arr3.shape,
    "dimension": len(arr3.shape),
    "data_type": arr3.dtype.name
}
print(f"arr3属性：\n{arr3_info}")

运行上述代码，你会看到每个数组的形状（行数x列数或深度x宽度x高度），它们的维度，以及数组的数据类型（如int64、float32等）。根据你的需求，你可以创建不同元素类型的数组。