用python写一个：如果180行16列的数组，它某行的nan值超过一半，则将这行的均值设为nan放入180行乘1列的数组内，否则将nan值当做0，此行其余数值进行平均放入180行乘1列数组

可以使用numpy库来实现这个功能。代码如下：

import numpy as np

# 生成一个随机的180行16列的数组
arr = np.random.rand(180, 16)

# 将其中的一些值设为nan
arr[arr < 0.5] = np.nan

# 计算每行的nan值个数
nan_counts = np.isnan(arr).sum(axis=1)

# 找到nan值超过一半的行
rows_to_replace = np.where(nan_counts > 8)[0]

# 将这些行的均值设为nan
arr[rows_to_replace, :] = np.nanmean(arr[rows_to_replace, :], axis=1, keepdims=True)

# 将nan值当做0，计算每行的平均值
row_means = np.nanmean(arr, axis=1, keepdims=True)
row_means[np.isnan(row_means)] = 0

# 将nan值替换为平均值
arr[np.isnan(arr)] = row_means[np.isnan(arr)]

# 将数组变成180行1列的形式
arr = arr.reshape((180, 1))

以上代码中，我们首先生成一个随机的180行16列的数组，然后将其中的一些值设为nan。接着，我们计算每行的nan值个数，找到nan值超过一半的行，并将这些行的均值设为nan。然后，我们将nan值当做0，计算每行的平均值，并将nan值替换为平均值。最后，将数组变成180行1列的形式。