用numpy创建任意一个三维数组，利用transpose对其进行转置。 再任选1个一元通用函数对这个三维数组进行处理。 再创建一个三维数组，任选1个二元通用函数与原来的三维数组进行计算。

首先，我们可以使用NumPy库创建一个任意的三维数组。例如，使用`numpy.array`函数和一个三维列表来创建一个三维数组。接着，利用`numpy.transpose`函数或者数组对象的`.T`属性进行转置操作，这会改变数组的维度顺序。

一元通用函数，也称为一元ufunc，是指对单个数组进行操作的函数，例如`numpy.sqrt`计算平方根，`numpy.sin`计算正弦值等。在NumPy中，一元ufunc可以应用于数组的每个元素上。

二元通用函数，也称为二元ufunc，是指对两个数组进行操作的函数，如`numpy.add`执行加法，`numpy.multiply`执行乘法等。二元ufunc需要两个相同维度的数组作为输入，如果维度不同，NumPy会尝试广播（broadcasting）较小的数组以匹配较大的数组的维度。

下面是一个具体的例子：

import numpy as np

# 创建一个三维数组
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]], [[9, 10], [11, 12]]])

# 对这个三维数组进行转置
transposed_arr = arr.transpose((2, 1, 0))  # 或者使用 arr.T

# 选择一个一元通用函数进行处理，例如计算平方根
sqrt_arr = np.sqrt(transposed_arr)

# 创建另一个三维数组
arr2 = np.array([[[13, 14], [15, 16]], [[17, 18], [19, 20]], [[21, 22], [23, 24]]])

# 选择一个二元通用函数进行计算，例如计算两个数组的加法
added_arr = np.add(arr, arr2)

print("转置后的三维数组：\n", transposed_arr)
print("计算平方根后的三维数组：\n", sqrt_arr)
print("两个三维数组相加的结果：\n", added_arr)

在这个例子中，我们首先创建了一个3x2x2的三维数组`arr`，然后将其转置。之后，我们使用了一元通用函数`np.sqrt`来计算每个元素的平方根，并且创建了一个新的三维数组`arr2`与原数组`arr`进行加法运算。