使用numpy提供的功能，对所给的students.csv文件进行操作: （1)对所有人的Score，MonthFee进行统计，找出最大值，最小值，平均值，方差。（2)分性别，完成的要求。

首先，为了完成这个任务，我们需要使用`pandas`库而不是`numpy`，因为`pandas`更适合处理表格数据，包括读取CSV文件并执行各种统计数据计算。下面是两个步骤来实现你的需求：

1. **读取CSV文件并计算Score和MonthFee的统计数据**

   import pandas as pd

   # 读取csv文件
   df_students = pd.read_csv('students.csv', header=header)

   # 计算Score列的统计数据
   score_stats = df_students['M1 Score'].describe()
   min_score, max_score, avg_score, var_score = score_stats['min'], score_stats['max'], score_stats['mean'], score_stats['var']

   # 如果有MonthFee列，也需要计算其统计数据，这里假设它叫'month_fee'
   if 'MonthFee' in df_students.columns:
       month_fee_stats = df_students['MonthFee'].describe()
       min_month_fee, max_month_fee, avg_month_fee, var_month_fee = month_fee_stats['min'], month_fee_stats['max'], month_fee_stats['mean'], month_fee_stats['var']
   else:
       max_month_fee = None
       min_month_fee = None
       avg_month_fee = None
       var_month_fee = None

   print(f"Score statistics:")
   print(f"Min: {min_score}, Max: {max_score}, Average: {avg_score}, Variance: {var_score}")
   if 'MonthFee' in df_students.columns:
       print("\nMonthFee statistics:")
       print(f"Min: {min_month_fee}, Max: {max_month_fee}, Average: {avg_month_fee}, Variance: {var_month_fee}")

2. **按性别分组并计算分数统计**

   group_stats = df_students.groupby('Name')['M1 Score'].agg(['min', 'max', 'mean', 'std'])  # 注意这里的'std'代表标准差而非方差
   print("\nScore statistics by gender (assuming 'Name' contains the gender information):")
   print(group_stats)

请注意，上述代码假定CSV文件的结构与你给出的示例一致，即有一个名为'M1 Score'的分数列。如果实际文件结构不同，可能需要调整代码以适应实际情况。