来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/sum.html?searchHighlight=sum&s_tid=doc_srchtitle#btv6ok6-1-dim
sum
语法
说明
S = sum( 返回 A 沿大小不等于 1 的第一个数组维度的元素之和。A)
-
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
向量元素的总和
矩阵列总和
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
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
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
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
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
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
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: 是
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) 为 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)对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)对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。
当 dim 大于 ndims(A) 或者 size(A,dim) 为 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' 或 '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 single 或 duration 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:
-
如果指定
dim,则它必须为常量。 -
outtype和nanflag选项必须为常量字符向量。 -
请参阅Variable-Sizing Restrictions for Code Generation of Toolbox Functions (MATLAB Coder)。
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)。
