It is no numerical stability in the NumPy (version1.6.2 but perhaps also in future fersions ).

>>> d=array([ 253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  252.,  253.,  252.,
        252.,  253.,  253.,  252.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  252.,  253.,  253.,  252.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  254.,  253.,  253.,  253.,  252.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  252.,  251.,  254.,  254.,  254.,
        252.,  252.,  253.,  253.,  254.,  253.,  253.,  253.,  254.,
        253.,  252.,  253.,  254.,  253.,  252.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  252.,  253.,  253.,  253.,  252.,  253.,
        254.,  252.,  252.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  252.,
        253.,  253.,  253.,  252.,  253.,  253.,  253.,  252.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  254.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  252.,  253.,
        253.,  253.,  252.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  252.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  252.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  254.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  254.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  252.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        254.,  253.,  253.,  253.,  253.,  254.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  254.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  254.,  254.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        254.,  254.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  254.,  254.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  254.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  254.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  252.,  252.,  253.,  253.,  253.,  253.,  254.,  253.,
        253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,  253.,
        252.,  253.,  253.,  253.,  253.,  252.,  253.,  253.,  253.,
        253.,  252.,  253.,  253.,  252.,  252.,  252.,  252.,  252.,
        253.,  252.,  253.,  252.,  253.,  253.,  252.,  253.,  253.,
        252.,  252.,  252.,  252.,  252.,  253.,  253.,  253.,  252.,
        252.,  251.,  252.,  252.,  252.,  252.,  252.,  252.,  253.,
        252.,  252.,  252.,  252.,  252.,  252.,  253.,  253.,  253.,
        252.,  252.,  252.,  253.,  253.,  252.], dtype=float32)
>>> d.sum() / len(d) == d.mean()
True
# it is wrong: when used huge number of numbers last digits can be lost
>>> (d ** 2).mean() - d.mean() ** 2
-0.072070897236699238
# unreal bullshit happens: dispersion can't be negative
>>> x = 0.
>>> for i, v in enumerate(d, 1):
...  x += (v - x) / i
... 
>>> x
252.90442890442881
>>> d.mean()
252.9044289044289
'# x is the numerically stable d.mean()
>>> y = 0.
>>> for i, v in enumerate(d ** 2, 1):
...  y += (v - y) / i
... 
>>> y
63960.853146853144
>>> (d ** 2).mean()
63960.578088578091
>>> y - x ** 2
0.20298737785924459
>>> d.std() ** 2
0.20298681725988854
# at least d.std() have some stability