用python写一个：如果共16列数组某行的nan值超过一半，则这行的均值为nan，如果此行nan值没超过一半，将此行nan值去除后进行平均输出一个180行1列数组

假设我们有一个名为`data`的16列数组，可以按如下方式实现上述功能：

import numpy as np

# 计算每行nan值的数量
nan_count = np.isnan(data).sum(axis=1)

# 找出nan值数量超过一半的行
half_nan = nan_count > 8

# 将超过一半的行的平均值设置为nan
data[half_nan] = np.nan

# 去除nan值后计算每行的平均值
no_nan_data = np.nan_to_num(data)
row_mean = np.sum(no_nan_data, axis=1) / (16 - nan_count)

# 输出一个180行1列的数组
output = row_mean.reshape((-1, 1))

解释一下代码：

首先，我们使用`np.isnan()`函数计算每行中nan值的数量，并将其求和以得到每行的总nan值数。然后，我们将行数中超过一半的行标记为`True`，并使用这些行的索引来将它们的平均值设置为`nan`。接下来，我们使用`np.nan_to_num()`函数将数组中的nan值替换为0，然后计算每行的平均值，最后使用`reshape()`函数将结果转换为一个180行1列的数组。