Вот программа, которая создает случайный массив из 1000 элементов и вычисляет среднее значение и дисперсию, используя разные методы:

import numpy as np
# Create a random array with 1000 elements
arr = np.random.rand(1000)
# Compute the average using numpy's mean function
average = np.mean(arr)
# Compute the variance using numpy's var function
variance = np.var(arr)
# Another method to compute the average is by summing all the elements and dividing by the number of elements
average_alt = np.sum(arr) / len(arr)
# Another method to compute the variance is by computing the mean of the squared differences from the average
variance_alt = np.mean((arr - average)  2)
# Print the results
print("Average:", average)
print("Variance:", variance)
print("Alternative Average:", average_alt)
print("Alternative Variance:", variance_alt)

Эта программа создает случайный массив, используя функцию numpy rand, и генерирует 1000 случайных элементов от 0 до 1. Затем она вычисляет среднее значение, используя как функцию np.mean, так и альтернативный метод суммирования всех элементов и деления на количество элементов. Аналогично, он вычисляет дисперсию, используя как функцию np.var, так и альтернативный метод вычисления среднего значения квадратов разностей от среднего значения.