数组元素总和
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语法
S = sum(A)
S = sum(A,"all")
S = sum(A,dim)
S = sum(A,vecdim)
S = sum(___,outtype)
S = sum(___,nanflag)
说明
示例
S = sum(A) 返回沿大小大于 1 的第一个数组维度计算的元素之和。
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)沿大小大于 1 的第一个数组维度计算，并将这些元素视为向量。此维度中S的大小变为1，而所有其他维度的大小仍与在A中相同。如果
A是表或时间表，则sum(A)返回一个包含每个变量总和的单行表。 (自 R2023a 起)
示例
S = sum(A, 返回 "all")A 的所有元素的总和。
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) 返回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]) 返回 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量返回指定数据类型的总和。outtype 可以是 "default"、"double" 或 "native"。
示例
S = sum(___,nanflag) 指定包含还是省略 A 中的 NaN 值。例如，sum(A,"omitnan") 在计算总和时会忽略 NaN 值。默认情况下，sum 包括 NaN 值。
示例
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向量元素的总和
打开实时脚本
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
打开实时脚本
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 4S = sum(A)
S = 1×3 11 6 11矩阵行总和
打开实时脚本
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 4S = sum(A,2)
S = 3×1 6 11 11数组切片总和
打开实时脚本
使用向量维度参量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 的每个页中的所有元素求和，请使用向量维度参量指定要求和的维度（行和列）。两个页均为 4×3 的全 1 矩阵，因此每页的总和为 12。
S1 = sum(A,[1 2])
S1 = S1(:,:,1) = 12S1(:,:,2) = 12
如果沿第一个维度对 A 进行切片，则可以对得到的 4 个页的元素求和，每个页为 3×2 矩阵。
S2 = sum(A,[2 3])
S2 = 4×1 6 6 6 6沿第二个维度切片，每个页的总和是一个 4×2 矩阵的元素之和。
S3 = sum(A,[1 3])
S3 = 1×3 8 8 8要计算一个数组的所有维度上的和，可以在向量维参量中指定每个维度，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
打开实时脚本
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 3 332 位整数之和
打开实时脚本
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排除缺失值的总和
打开实时脚本
创建一个包含 NaN 值的矩阵。
A = [1.77 -0.005 NaN -2.95; NaN 0.34 NaN 0.19]
A = 2×4 1.7700 -0.0050 NaN -2.9500 NaN 0.3400 NaN 0.1900计算矩阵的总和，不包括 NaN 值。对于包含任一 NaN 值的矩阵列，sum 使用非 NaN 元素进行计算。对于包含的值都是 NaN 的矩阵列，总和为 0。
S = sum(A,"omitnan")S = 1×4 1.7700 0.3350 0 -2.7600输入参数
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A — 输入数组
向量 | 矩阵 | 多维数组 | 表 | 时间表
输入数组，指定为向量、矩阵、多维数组、表或时间表。
如果
A是标量，则sum(A)返回A。如果
A为 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 | table | timetable
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。如果不指定维度，则默认为第一个大于 1 的数组维度。
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，除非输入数据类型为 single、duration、table 或 timetable，在此情况下输出为 "native" |
"double" | double，除非数据类型为 duration、table 或 timetable，在此情况下不支持 "double" |
"native" | 与输入数据类型相同，除非输入数据类型为 char，在这种情况下不支持 "native"；或者，除非输入数据类型为 timetable，在这种情况下输出数据类型为 table |
nanflag — 缺失值条件
"includemissing" (默认) | "includenan" | "omitmissing" | "omitnan"
缺失值条件，指定为下列值之一：
"includemissing"或"includenan"- 在计算总和时包括A中的NaN值。如果运算维度中的任一元素是NaN，则S中的对应元素也是NaN。"includemissing"和"includenan"具有相同的行为。"omitmissing"或"omitnan"- 忽略A中的NaN值，并基于较少的点计算总和。如果运算维度中的所有元素均为NaN，则S中的对应元素为 0。"omitmissing"和"omitnan"具有相同的行为。
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 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 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。
基于线程的环境
使用 MATLAB® backgroundPool 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool 加快代码运行速度。
此函数完全支持基于线程的环境。有关详细信息，请参阅在基于线程的环境中运行 MATLAB 函数。
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 数组执行sum运算与对相应的数值数组执行sum运算所返回的值可能不完全相同。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™ 在集群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运算与对相应的数值数组执行sum运算所返回的值可能不完全相同。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)。
版本历史记录
在 R2006a 之前推出
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R2023a: 指定缺失值条件
使用 "includemissing" 或 "omitmissing" 选项计算总和时，包括还是忽略输入数组中的缺失值。这些选项的行为分别与 "includenan" 和 "omitnan" 选项相同。
R2023a: 直接对表和时间表执行计算
sum 函数可以对表或时间表中的所有变量执行计算，而无需通过索引访问这些变量。所有变量都必须具有支持计算的数据类型。有关详细信息，请参阅Direct Calculations on Tables and Timetables。
R2018b: 对多个维度执行运算
一次对输入数组的多个维度执行运算。指定一个由运算维度组成的向量，或指定 "all" 选项以对所有数组维度执行运算。
另请参阅
c*msum | diff | mean | prod
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