来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/sum.html?searchHighlight=sum&s_tid=doc_srchtitle#btv6ok6-1-dim

sum

数组元素总和

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说明

示例

S = sum(A) 返回 A 沿大小不等于 1 的第一个数组维度的元素之和。

  • 如果 A 是向量,则 sum(A) 返回元素之和。

  • 如果 A 是矩阵,则 sum(A) 将返回包含每列总和的行向量。

  • 如果 A 是多维数组,则 sum(A) 沿大小不等于 1 的第一个数组维度计算,并将这些元素视为向量。此维度会变为 1,而所有其他维度的大小保持不变。

示例

S = sum(A,'all') 计算 A 的所有元素的总和。此语法适用于 MATLAB R2018b 及更高版本。

示例

S = sum(A,dim) 沿维度 dim 返回总和。例如,如果 A 为矩阵,则 sum(A,2) 是包含每一行总和的列向量。

示例

S = sum(A,vecdim) 根据向量 vecdim 中指定的维度对 A 的元素求和。例如,如果 A 是矩阵,则 sum(A,[1 2])A 中所有元素的总和,因为矩阵的每个元素包含在由维度 1 和 2 定义的数组切片中。

示例

S = sum(___,outtype) 使用上述语法中的任何输入参数返回指定数据类型的总和。outtype 可以是 'default''double''native'

示例

S = sum(___,nanflag) 指定在上述任意语法的计算中包括还是忽略 NaN 值。sum(A,'includenan') 会在计算中包括所有 NaN 值,而 sum(A,'omitnan') 则忽略这些值。

 

示例

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向量元素的总和

尝试此示例

View MATLAB Command

创建一个向量并计算各个元素的总和。

A = 1:10;
S = sum(A)
S = 55
 
 

矩阵列总和

尝试此示例

View MATLAB Command

创建一个矩阵并计算每列中元素的总和。

A = [1 3 2; 4 2 5; 6 1 4]
A = 3×3

     1     3     2
4 2 5
6 1 4
S = sum(A)
S = 1×3

    11     6    11
 
 

矩阵行总和

尝试此示例

View MATLAB Command

创建一个矩阵并计算每行中元素的总和。

A = [1 3 2; 4 2 5; 6 1 4]
A = 3×3

     1     3     2
4 2 5
6 1 4
S = sum(A,2)
S = 3×1

     6
11
11
 
 

数组切片总和

尝试此示例

View MATLAB Command

使用向量维度参数来操作数组的特定切片。

创建所有元素为 1 的三维数组。

A = ones(4,3,2);

要对 A 的每个页面中的所有元素求和,请使用向量维度参数指定要求和的维度(行和列)。由于两个页面均为 4×3 矩阵,因此每页的总和为 12。

S1 = sum(A,[1 2])
S1 =
S1(:,:,1) = 12 S1(:,:,2) = 12

如果沿第一个维度对 A 进行切片,则可以对得到的 4 个页面的元素求和,每个页面为 3×2 矩阵。

S2 = sum(A,[2 3])
S2 = 4×1

     6
6
6
6

沿第二个维度切片,每个页面总和超过 4×2 矩阵。

S3 = sum(A,[1 3])
S3 = 1×3

     8     8     8

从 R2018b 开始,要对数组的所有维度求和,可以在向量维度参数中指定每个维度,或使用 'all' 选项。

S4 = sum(A,[1 2 3])
S4 = 24
Sall = sum(A,'all')
Sall = 24
 
 

三维数组的总和

尝试此示例

View MATLAB Command

创建一个由 1 值组成的 4×2×3 数组,并计算沿第三个维度的总和。

A = ones(4,2,3);
S = sum(A,3)
S = 4×2

     3     3
3 3
3 3
3 3
 
 

32 位整数之和

尝试此示例

View MATLAB Command

创建一个由 32 位整数组成的向量,并通过将输出类型指定为 native 来计算其元素的 int32 总和。

A = int32(1:10);
S = sum(A,'native')
S = int32
55
 
 

总和,不包括 NaN

尝试此示例

View MATLAB Command

创建一个向量并计算其总和,不包括 NaN 值。

A = [1.77 -0.005 3.98 -2.95 NaN 0.34 NaN 0.19];
S = sum(A,'omitnan')
S = 3.3250

如果您不指定 'omitnan',则 sum(A) 会返回 NaN

 
 

输入参数

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A - 输入数组
向量 | 矩阵 | 多维数组

输入数组,指定为向量、矩阵或多维数组。

  • 如果 A 是标量,则 sum(A) 返回 A

  • 如果 A 是 0×0 空矩阵,则 sum(A) 返回 0

数据类型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | duration
复数支持:

dim - 沿其运算的维度
正整数标量

沿其运算的维度,指定为正整数标量。如果未指定值,则默认值是大小不等于 1 的第一个数组维度。

维度 dim 表示长度减至 1 的维度。size(S,dim)1,而所有其他维度的大小保持不变。

以一个二维输入数组 A 为例:

  • sum(A,1)A 的列中的连续元素进行求和并返回一个包含每列之和的行向量。

  • sum(A,2)A 的行中的连续元素进行求和并返回一个包含每行之和的列向量。

dim 大于 ndims(A) 或者 size(A,dim)1 时,sum 返回 A

数据类型: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

vecdim - 维度向量
正整数向量

维度向量,指定为正整数向量。每个元素代表输入数组的一个维度。指定的操作维度的输出长度为 1,而其他保持不变。

以 2×3×3 输入数组 A 为例。然后 sum(A,[1 2]) 返回 1×1×3 数组,其元素是 A 的每个页面的总和。

数据类型: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

outtype - 输出数据类型
'default' (默认) | 'double' | 'native'

输出数据类型,指定为 'default''double''native'。这些选项还指定执行运算采用的数据类型。

outtype 输出数据类型
'default' double,但当输入数据类型为 singleduration 时,输出类型则为 'native'
'double' double,但当数据类型为 duration 时不支持 'double' 类型
'native' 与输入相同的数据类型,但当输入数据类型为 char 时不支持 'native'

数据类型: char

nanflag - NaN 条件
includenan’ (默认) | ‘omitnan

NaN 条件,指定为下列值之一:

  • 'includenan' - 计算总和时包括 NaN 值,生成 NaN

  • 'omitnan' - 忽略输入中的所有 NaN 值。

数据类型: char

扩展功能

tall 数组
对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

此函数完全支持 tall 数组。有关详细信息,请参阅 tall 数组

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB Coder 生成 C 代码和 C++ 代码。

用法说明和限制:

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

用法说明和限制:

  • 未定义 sum 运算中的加法顺序。因此,对 GPU 数组的 sum 运算和对相应 MATLAB 数值数组的 sum 运算所返回的答案可能不完全相同。当 A 是有符号整数类型且其乘积在本机累积时,差异可能相当大。

有关详细信息,请参阅Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox)。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox 在群集的组合内存中对大型数组进行分区。

用法说明和限制:

  • 未定义 sum 运算中的加法顺序。因此,对分布式数组执行 sum 运算和对相应 MATLAB 数值数组执行 sum 运算所返回的答案可能不完全相同。当 A 是有符号整数类型且其乘积在本机累积时,差异可能相当大。

有关详细信息,请参阅Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox)。

另请参阅

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