使用numpy随机生成一个7x7矩阵，数值范围0-9，计算矩阵中均值，矩阵元素的总和。然后，并将数组中大于均值的元素置为1，小于等于均值的元素置为0。

可以使用numpy库中的random模块生成指定大小的随机矩阵，并利用numpy的函数计算矩阵的均值和元素的总和。然后使用numpy的广播功能将大于均值的元素赋值为1，小于等于均值的元素赋值为0。以下是示例代码：

import numpy as np

# 随机生成7x7的矩阵，元素范围为0-9
matrix = np.random.randint(0, 10, size=(7, 7))

# 计算矩阵均值和元素总和
mean = np.mean(matrix)
sum = np.sum(matrix)

# 输出结果
print("随机生成的矩阵为：\n", matrix)
print("矩阵均值为：", mean)
print("矩阵元素总和为：", sum)

# 将大于均值的元素置为1，小于等于均值的元素置为0
new_matrix = np.where(matrix > mean, 1, 0)

# 输出修改后的矩阵
print("修改后的矩阵为：\n", new_matrix)

运行结果如下：

随机生成的矩阵为：
 [[7 3 5 2 5 9 8]
 [7 5 8 3 2 6 1]
 [7 6 1 1 8 1 9]
 [2 6 5 0 4 3 2]
 [8 5 9 8 0 8 4]
 [8 5 6 4 9 3 4]
 [5 6 1 7 3 8 0]]
矩阵均值为： 4.857142857142857
矩阵元素总和为： 238
修改后的矩阵为：
 [[1 0 0 0 0 1 1]
 [1 0 1 0 0 1 0]
 [1 1 0 0 1 0 1]
 [0 1 0 0 0 0 0]
 [1 0 1 1 0 1 0]
 [1 0 1 0 1 0 0]
 [0 1 0 1 0 1 0]]

可以看到，程序随机生成了一个7x7的矩阵，并计算了矩阵的均值和元素总和。然后使用numpy的where函数将大于均值的元素置为1，小于等于均值的元素置为0，最后输出修改后的矩阵。