用手计算得到的方差矩阵与使用np.cov()得到的方差矩阵不同。

要解决这个问题，首先需要了解什么是方差矩阵和np.cov()函数。

方差矩阵是一个对角线上包含方差的矩阵，用于衡量一组随机变量之间的变化程度。np.cov()函数是NumPy库中的一个函数，用于计算协方差矩阵。

下面是一个包含代码示例的解决方法：

import numpy as np

# 用手计算方差矩阵
def manual_covariance_matrix(data):
    n = len(data)
    covariance_matrix = np.zeros((n, n))
    means = np.mean(data, axis=1)
    
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            covariance_matrix[i][j] = np.mean((data[i] - means[i]) * (data[j] - means[j]))
    
    return covariance_matrix

# 生成随机数据
data = np.random.randint(0, 10, size=(3, 100))

# 用手计算方差矩阵
manual_cov_matrix = manual_covariance_matrix(data)

# 使用np.cov()计算方差矩阵
np_cov_matrix = np.cov(data)

# 比较两个矩阵是否相等
print(np.array_equal(manual_cov_matrix, np_cov_matrix))

在这个示例中，首先定义了一个函数manual_covariance_matrix()，用于手动计算方差矩阵。然后，生成了一个包含随机数据的数组。接下来，用手计算方差矩阵和使用np.cov()函数计算方差矩阵。最后，通过比较两个矩阵是否相等来验证它们是否不同。

如果最后的输出为False，则表示两个矩阵不相等，即用手计算得到的方差矩阵与使用np.cov()得到的方差矩阵不同。