matlab中sum

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

sum

數組元素總和

全頁折疊

語法

S = sum(A)

S = sum(A,'all')

S = sum(A,dim)

S = sum(A,vecdim)

S = sum(___,outtype)

S = sum(___,nanflag)

 

說明

示例

S = sum(A) 返回 A 沿大小不等於 1 的第一個數組維度的元素之和。

• 如果 A 是向量，則 sum(A) 返回元素之和。

• 如果 A 是矩陣，則 sum(A) 將返回包含每列總和的行向量。

• 如果 A 是多維數組，則 sum(A) 沿大小不等於 1 的第一個數組維度計算，並將這些元素視為向量。此維度會變為 1，而所有其他維度的大小保持不變。

示例

S = sum(A,'all') 計算 A 的所有元素的總和。此語法適用於 MATLAB^® R2018b 及更高版本。

示例

S = sum(A,dim) 沿維度 dim 返回總和。例如，如果 A 為矩陣，則 sum(A,2) 是包含每一行總和的列向量。

示例

S = sum(A,vecdim) 根據向量 vecdim 中指定的維度對 A 的元素求和。例如，如果 A 是矩陣，則 sum(A,[1 2]) 是 A 中所有元素的總和，因為矩陣的每個元素包含在由維度 1 和 2 定義的數組切片中。

示例

S = sum(___,outtype) 使用上述語法中的任何輸入參數返回指定數據類型的總和。outtype 可以是 'default'、'double' 或 'native'。

示例

S = sum(___,nanflag) 指定在上述任意語法的計算中包括還是忽略 NaN 值。sum(A,'includenan') 會在計算中包括所有 NaN 值，而 sum(A,'omitnan') 則忽略這些值。

 

示例

全部折疊

向量元素的總和

嘗試此示例

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創建一個向量並計算各個元素的總和。

A = 1:10;
S = sum(A)

S = 55

 

 

矩陣列總和

嘗試此示例

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創建一個矩陣並計算每列中元素的總和。

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

 

 

矩陣行總和

嘗試此示例

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創建一個矩陣並計算每行中元素的總和。

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

 

 

數組切片總和

嘗試此示例

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使用向量維度參數來操作數組的特定切片。

創建所有元素為 1 的三維數組。

A = ones(4,3,2);

要對 A 的每個頁面中的所有元素求和，請使用向量維度參數指定要求和的維度（行和列）。由於兩個頁面均為 4×3 矩陣，因此每頁的總和為 12。

S1 = sum(A,[1 2])

S1 = 
S1(:,:,1) =

    12


S1(:,:,2) =

    12

如果沿第一個維度對 A 進行切片，則可以對得到的 4 個頁面的元素求和，每個頁面為 3×2 矩陣。

S2 = sum(A,[2 3])

S2 = 4×1

     6
     6
     6
     6

沿第二個維度切片，每個頁面總和超過 4×2 矩陣。

S3 = sum(A,[1 3])

S3 = 1×3

     8     8     8

從 R2018b 開始，要對數組的所有維度求和，可以在向量維度參數中指定每個維度，或使用 'all' 選項。

S4 = sum(A,[1 2 3])

S4 = 24

Sall = sum(A,'all')

Sall = 24

 

 

三維數組的總和

嘗試此示例

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創建一個由 1 值組成的 4×2×3 數組，並計算沿第三個維度的總和。

A = ones(4,2,3);
S = sum(A,3)

S = 4×2

     3     3
     3     3
     3     3
     3     3

 

 

32 位整數之和

嘗試此示例

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創建一個由 32 位整數組成的向量，並通過將輸出類型指定為 native 來計算其元素的 int32 總和。

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

S = int32
    55

 

 

總和，不包括 NaN

嘗試此示例

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創建一個向量並計算其總和，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'，則 sum(A) 會返回 NaN。

 

 

輸入參數

全部折疊

A - 輸入數組
向量 | 矩陣 | 多維數組

輸入數組，指定為向量、矩陣或多維數組。

• 如果 A 是標量，則 sum(A) 返回 A。

• 如果 A 是 0×0 空矩陣，則 sum(A) 返回 0。

 

數據類型： single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | duration
復數支持： 是

dim - 沿其運算的維度
正整數標量

沿其運算的維度，指定為正整數標量。如果未指定值，則默認值是大小不等於 1 的第一個數組維度。

維度 dim 表示長度減至 1 的維度。size(S,dim) 為 1，而所有其他維度的大小保持不變。

以一個二維輸入數組 A 為例：

• sum(A,1) 對 A 的列中的連續元素進行求和並返回一個包含每列之和的行向量。

  

• sum(A,2) 對 A 的行中的連續元素進行求和並返回一個包含每行之和的列向量。

  

 

當 dim 大於 ndims(A) 或者 size(A,dim) 為 1 時，sum 返回 A。

數據類型： double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

vecdim - 維度向量
正整數向量

維度向量，指定為正整數向量。每個元素代表輸入數組的一個維度。指定的操作維度的輸出長度為 1，而其他保持不變。

以 2×3×3 輸入數組 A 為例。然后 sum(A,[1 2]) 返回 1×1×3 數組，其元素是 A 的每個頁面的總和。

數據類型： double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

outtype - 輸出數據類型
'default' （默認） | 'double' | 'native'

輸出數據類型，指定為 'default'、'double' 或 'native'。這些選項還指定執行運算采用的數據類型。

outtype	輸出數據類型
'default'	double，但當輸入數據類型為 single 或 duration 時，輸出類型則為 'native'
'double'	double，但當數據類型為 duration 時不支持 'double' 類型
'native'	與輸入相同的數據類型，但當輸入數據類型為 char 時不支持 'native'

數據類型： char

nanflag - NaN 條件
‘includenan’ （默認） | ‘omitnan’

NaN 條件，指定為下列值之一：

• 'includenan' - 計算總和時包括 NaN 值，生成 NaN。

• 'omitnan' - 忽略輸入中的所有 NaN 值。

數據類型： char

擴展功能

tall 數組
對行數太多而無法放入內存的數組進行計算。

此函數完全支持 tall 數組。有關詳細信息，請參閱 tall 數組。

C/C++ 代碼生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代碼和 C++ 代碼。

用法說明和限制：

 

• 如果指定 dim，則它必須為常量。

• outtype 和 nanflag 選項必須為常量字符向量。

• 請參閱Variable-Sizing Restrictions for Code Generation of Toolbox Functions (MATLAB Coder)。

 

GPU 數組
通過使用 Parallel Computing Toolbox™ 在圖形處理單元 (GPU) 上運行來加快代碼執行。

用法說明和限制：

• 未定義 sum 運算中的加法順序。因此，對 GPU 數組的 sum 運算和對相應 MATLAB 數值數組的 sum 運算所返回的答案可能不完全相同。當 A 是有符號整數類型且其乘積在本機累積時，差異可能相當大。

有關詳細信息，請參閱Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox)。

分布式數組
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在群集的組合內存中對大型數組進行分區。

用法說明和限制：

• 未定義 sum 運算中的加法順序。因此，對分布式數組執行 sum 運算和對相應 MATLAB 數值數組執行 sum 運算所返回的答案可能不完全相同。當 A 是有符號整數類型且其乘積在本機累積時，差異可能相當大。

有關詳細信息，請參閱Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox)。

另請參閱