extract a row of 2D array based on constant 2D array values

hi I am trying to pull out / extract number of rows from a 2D array data based off from another 2D array (1 row).

For example,

A = [90 10 21; 90 20 21; 90 30 21; 90 40 22; 90 50 21; 88 10 20; 88 20 20; 88 30 24;
     88 40 22; 88 50 21; 86 10 20; 86 20 21; 86 30 20; 86 40 25; 86 50 20]

A = 15×3

90 10 21 90 20 21 90 30 21 90 40 22 90 50 21 88 10 20 88 20 20 88 30 24 88 40 22 88 50 21

B = [14 26 30 47]

B = 1×4

14 26 30 47

result = [90 10 21; 90 30 21; 90 30 21; 90 50 21; 88 10 20; 88 30 24;
          88 30 24; 88 50 21; 86 10 20; 86 30 20; 86 30 20; 86 50 20] 

result = 12×3

90 10 21 90 30 21 90 30 21 90 50 21 88 10 20 88 30 24 88 30 24 88 50 21 86 10 20 86 30 20

I want to pull the entire row of A if the 2nd column of A has the closest value from B. But the second column of A is repeating 10 - 50.

I tried the interp1 (A,A,B,'nearest') but it does not work since B must be a target value.

Can you suggest any other solutions?

[Cris LaPierre]

It would be helpful if you could share which row(s) of A should be extracted in the example you have shared.

[Min]

I just updated the question based on your question, so I am trying to extract any rows that has the neared value of column 2 of A respect to B. Hopefully this makes sense to you.

[Dyuman Joshi]

The criteria/logic to get the output result from the inputs A and B is still not clear to me.

Could you elaborate on it?

[Min]

Sure!

Well a quick update is that it does not need to be nearest anymore. I just found a way to get those values.

I was wondering if there is a way to extract a number of rows based on the 'B' array values.

So

let's say

A Column name: Column 1 = Distance, Column 2 = Angle, Column 3 = something else

where A = [90, 10, 21; 90, 20, 21; 90, 30, 21; 90, 40, 22; 90, 50, 21; 88, 10, 20; 88, 20, 20; 88, 30, 24; 88, 40, 22; 88, 50, 21; 86, 10, 20; 86, 20, 21; 86, 30, 20; 86, 40, 25; 86, 50, 20]

Then based on the Array 'B' where B = [14; 26; 30; 47]

Then it will select and extract the a number of rows from A when column 2 of A has the nearest B values.

Essentially, extracting the rows when it matches another array.

Answer 1

[Voss]

A = [90 10 21; 90 20 21; 90 30 21; 90 40 22; 90 50 21; 88 10 20; 88 20 20; 88 30 24; 88 40 22; 88 50 21; 86 10 20; 86 20 21; 86 30 20; 86 40 25; 86 50 20]

A = 15×3

90 10 21 90 20 21 90 30 21 90 40 22 90 50 21 88 10 20 88 20 20 88 30 24 88 40 22 88 50 21

B = [14; 26; 30; 47]

B = 4×1

14 26 30 47

[~,~,jj] = unique(A(:,1),'stable');
result = splitapply(@(x)get_rows_near(x,B(:).'),A,jj);
result = vertcat(result{:});

disp(result);

    90    10    21
    90    30    21
    90    30    21
    90    50    21
    88    10    20
    88    30    24
    88    30    24
    88    50    21
    86    10    20
    86    30    20
    86    30    20
    86    50    20

function out = get_rows_near(x,B)
[~,idx] = min(abs(x(:,2)-B),[],1);
out = {x(idx,:)};
end

[Min]

For some reason, it is only exporting a single angle only

It shows like

result = [90 10 21; 88 10 20; 86 10 20]

[Voss]

My code gives the result specified in the question, as shown above.

Please share the complete code and data (i.e., exact values of variables A and B) you are using.

[Min]

Sure! Here is the code, I will also share the workspace of each variables.

[~,~,jj] = unique(remote_gain_value_specified(:,2),'stable');

result = splitapply(@(x)get_rows_near(x,theta_raw(:)'),remote_gain_value_specified,jj);

result = vertcat(result{:});

disp(result);

%% Function

function out = get_rows_near(x,theta_raw)

[~,idx] = min(abs(x(:,2)-theta_raw),[],1);

out = {x(idx,:)};

end

[Voss]

load('remote_gain_value_specified.mat')
load('theta_raw.mat')

disp(remote_gain_value_specified)

    2.4500   86.0000         0   21.4611
    2.4500   86.0000    2.0000   21.2171
    2.4500   86.0000    4.0000   21.0005
    2.4500   86.0000    6.0000   20.7968
    2.4500   86.0000    8.0000   20.5718
    2.4500   86.0000   10.0000   20.2857
    2.4500   86.0000   12.0000   19.9182
    2.4500   86.0000   14.0000   19.5094
    2.4500   86.0000   16.0000   19.2150
    2.4500   86.0000   18.0000   19.3157
    2.4500   86.0000   20.0000   20.0376
    2.4500   86.0000   22.0000   21.2927
    2.4500   86.0000   24.0000   22.7602
    2.4500   86.0000   26.0000   24.1587
    2.4500   86.0000   28.0000   25.3342
    2.4500   86.0000   30.0000   26.2173
    2.4500   86.0000   32.0000   26.7769
    2.4500   86.0000   34.0000   26.9931
    2.4500   86.0000   36.0000   26.8455
    2.4500   86.0000   38.0000   26.3080
    2.4500   86.0000   40.0000   25.3556
    2.4500   86.0000   42.0000   24.0072
    2.4500   86.0000   44.0000   22.5006
    2.4500   86.0000   46.0000   21.6825
    2.4500   86.0000   48.0000   22.5711
    2.4500   86.0000   50.0000   24.6370
    2.4500   86.0000   52.0000   26.8160
    2.4500   86.0000   54.0000   28.7040
    2.4500   86.0000   56.0000   30.2509
    2.4500   86.0000   58.0000   31.4922
    2.4500   86.0000   60.0000   32.4726
    2.4500   86.0000   62.0000   33.2299
    2.4500   86.0000   64.0000   33.7945
    2.4500   86.0000   66.0000   34.1911
    2.4500   86.0000   68.0000   34.4409
    2.4500   86.0000   70.0000   34.5636
    2.4500   86.0000   72.0000   34.5786
    2.4500   86.0000   74.0000   34.5060
    2.4500   86.0000   76.0000   34.3668
    2.4500   86.0000   78.0000   34.1828
    2.4500   86.0000   80.0000   33.9756
    2.4500   86.0000   82.0000   33.7648
    2.4500   86.0000   84.0000   33.5659
    2.4500   86.0000   86.0000   33.3881
    2.4500   86.0000   88.0000   33.2326
    2.4500   86.0000   90.0000   33.0932
    2.4500   86.0000   92.0000   32.9581
    2.4500   86.0000   94.0000   32.8124
    2.4500   86.0000   96.0000   32.6422
    2.4500   86.0000   98.0000   32.4365
    2.4500   86.0000  100.0000   32.1897
    2.4500   86.0000  102.0000   31.9026
    2.4500   86.0000  104.0000   31.5819
    2.4500   86.0000  106.0000   31.2397
    2.4500   86.0000  108.0000   30.8910
    2.4500   86.0000  110.0000   30.5503
    2.4500   86.0000  112.0000   30.2278
    2.4500   86.0000  114.0000   29.9268
    2.4500   86.0000  116.0000   29.6421
    2.4500   86.0000  118.0000   29.3610
    2.4500   86.0000  120.0000   29.0659
    2.4500   86.0000  122.0000   28.7371
    2.4500   86.0000  124.0000   28.3562
    2.4500   86.0000  126.0000   27.9083
    2.4500   86.0000  128.0000   27.3850
    2.4500   86.0000  130.0000   26.7873
    2.4500   86.0000  132.0000   26.1296
    2.4500   86.0000  134.0000   25.4436
    2.4500   86.0000  136.0000   24.7792
    2.4500   86.0000  138.0000   24.1990
    2.4500   86.0000  140.0000   23.7603
    2.4500   86.0000  142.0000   23.4914
    2.4500   86.0000  144.0000   23.3796
    2.4500   86.0000  146.0000   23.3822
    2.4500   86.0000  148.0000   23.4508
    2.4500   86.0000  150.0000   23.5505
    2.4500   86.0000  152.0000   23.6626
    2.4500   86.0000  154.0000   23.7767
    2.4500   86.0000  156.0000   23.8792
    2.4500   86.0000  158.0000   23.9469
    2.4500   86.0000  160.0000   23.9476
    2.4500   86.0000  162.0000   23.8458
    2.4500   86.0000  164.0000   23.6104
    2.4500   86.0000  166.0000   23.2207
    2.4500   86.0000  168.0000   22.6728
    2.4500   86.0000  170.0000   21.9892
    2.4500   86.0000  172.0000   21.2327
    2.4500   86.0000  174.0000   20.5200
    2.4500   86.0000  176.0000   20.0083
    2.4500   86.0000  178.0000   19.8228
    2.4500   86.0000  180.0000   19.9636
    2.4500   88.0000         0   21.4611
    2.4500   88.0000    2.0000   21.2296
    2.4500   88.0000    4.0000   21.0294
    2.4500   88.0000    6.0000   20.8388
    2.4500   88.0000    8.0000   20.6171
    2.4500   88.0000   10.0000   20.3179
    2.4500   88.0000   12.0000   19.9140
    2.4500   88.0000   14.0000   19.4391
    2.4500   88.0000   16.0000   19.0524
    2.4500   88.0000   18.0000   19.0698
    2.4500   88.0000   20.0000   19.7752
    2.4500   88.0000   22.0000   21.0880
    2.4500   88.0000   24.0000   22.6425
    2.4500   88.0000   26.0000   24.1240
    2.4500   88.0000   28.0000   25.3698
    2.4500   88.0000   30.0000   26.3128
    2.4500   88.0000   32.0000   26.9251
    2.4500   88.0000   34.0000   27.1889
    2.4500   88.0000   36.0000   27.0826
    2.4500   88.0000   38.0000   26.5730
    2.4500   88.0000   40.0000   25.6118
    2.4500   88.0000   42.0000   24.1504
    2.4500   88.0000   44.0000   22.2542
    2.4500   88.0000   46.0000   20.6166
    2.4500   88.0000   48.0000   20.9779
    2.4500   88.0000   50.0000   23.3039
    2.4500   88.0000   52.0000   25.8797
    2.4500   88.0000   54.0000   28.0600
    2.4500   88.0000   56.0000   29.8045
    2.4500   88.0000   58.0000   31.1807
    2.4500   88.0000   60.0000   32.2548
    2.4500   88.0000   62.0000   33.0779
    2.4500   88.0000   64.0000   33.6891
    2.4500   88.0000   66.0000   34.1192
    2.4500   88.0000   68.0000   34.3940
    2.4500   88.0000   70.0000   34.5367
    2.4500   88.0000   72.0000   34.5693
    2.4500   88.0000   74.0000   34.5133
    2.4500   88.0000   76.0000   34.3904
    2.4500   88.0000   78.0000   34.2223
    2.4500   88.0000   80.0000   34.0296
    2.4500   88.0000   82.0000   33.8308
    2.4500   88.0000   84.0000   33.6398
    2.4500   88.0000   86.0000   33.4648
    2.4500   88.0000   88.0000   33.3064
    2.4500   88.0000   90.0000   33.1584
    2.4500   88.0000   92.0000   33.0097
    2.4500   88.0000   94.0000   32.8466
    2.4500   88.0000   96.0000   32.6557
    2.4500   88.0000   98.0000   32.4269
    2.4500   88.0000  100.0000   32.1544
    2.4500   88.0000  102.0000   31.8386
    2.4500   88.0000  104.0000   31.4855
    2.4500   88.0000  106.0000   31.1072
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    2.4500   92.0000  126.0000   27.8223
    2.4500   92.0000  128.0000   27.2765
    2.4500   92.0000  130.0000   26.6371
    2.4500   92.0000  132.0000   25.9235
    2.4500   92.0000  134.0000   25.1743
    2.4500   92.0000  136.0000   24.4465
    2.4500   92.0000  138.0000   23.8070
    2.4500   92.0000  140.0000   23.3142
    2.4500   92.0000  142.0000   22.9968
    2.4500   92.0000  144.0000   22.8455
    2.4500   92.0000  146.0000   22.8252
    2.4500   92.0000  148.0000   22.8956
    2.4500   92.0000  150.0000   23.0243
    2.4500   92.0000  152.0000   23.1866
    2.4500   92.0000  154.0000   23.3590
    2.4500   92.0000  156.0000   23.5134
    2.4500   92.0000  158.0000   23.6164
    2.4500   92.0000  160.0000   23.6330
    2.4500   92.0000  162.0000   23.5324
    2.4500   92.0000  164.0000   23.2918
    2.4500   92.0000  166.0000   22.9010
    2.4500   92.0000  168.0000   22.3666
    2.4500   92.0000  170.0000   21.7204
    2.4500   92.0000  172.0000   21.0304
    2.4500   92.0000  174.0000   20.4063
    2.4500   92.0000  176.0000   19.9789
    2.4500   92.0000  178.0000   19.8367
    2.4500   92.0000  180.0000   19.9636
    2.4500   94.0000         0   21.4611
    2.4500   94.0000    2.0000   21.2673
    2.4500   94.0000    4.0000   21.1148
    2.4500   94.0000    6.0000   20.9652
    2.4500   94.0000    8.0000   20.7624
    2.4500   94.0000   10.0000   20.4460
    2.4500   94.0000   12.0000   19.9702
    2.4500   94.0000   14.0000   19.3421
    2.4500   94.0000   16.0000   18.7022
    2.4500   94.0000   18.0000   18.4293
    2.4500   94.0000   20.0000   18.9991
    2.4500   94.0000   22.0000   20.4231
    2.4500   94.0000   24.0000   22.2118
    2.4500   94.0000   26.0000   23.9376
    2.4500   94.0000   28.0000   25.4070
    2.4500   94.0000   30.0000   26.5582
    2.4500   94.0000   32.0000   27.3763
    2.4500   94.0000   34.0000   27.8561
    2.4500   94.0000   36.0000   27.9875
    2.4500   94.0000   38.0000   27.7462
    2.4500   94.0000   40.0000   27.0838
    2.4500   94.0000   42.0000   25.9086
    2.4500   94.0000   44.0000   24.0460
    2.4500   94.0000   46.0000   21.1503
    2.4500   94.0000   48.0000   16.7189
    2.4500   94.0000   50.0000   14.3888
    2.4500   94.0000   52.0000   19.4190
    2.4500   94.0000   54.0000   23.6569
    2.4500   94.0000   56.0000   26.5798
    2.4500   94.0000   58.0000   28.6868
    2.4500   94.0000   60.0000   30.2509
    2.4500   94.0000   62.0000   31.4224
    2.4500   94.0000   64.0000   32.2929
    2.4500   94.0000   66.0000   32.9239
    2.4500   94.0000   68.0000   33.3614
    2.4500   94.0000   70.0000   33.6418
    2.4500   94.0000   72.0000   33.7963
    2.4500   94.0000   74.0000   33.8522
    2.4500   94.0000   76.0000   33.8339
    2.4500   94.0000   78.0000   33.7631
    2.4500   94.0000   80.0000   33.6585
    2.4500   94.0000   82.0000   33.5353
    2.4500   94.0000   84.0000   33.4048
    2.4500   94.0000   86.0000   33.2733
    2.4500   94.0000   88.0000   33.1427
    2.4500   94.0000   90.0000   33.0101
    2.4500   94.0000   92.0000   32.8696
    2.4500   94.0000   94.0000   32.7136
    2.4500   94.0000   96.0000   32.5344
    2.4500   94.0000   98.0000   32.3261
    2.4500   94.0000  100.0000   32.0859
    2.4500   94.0000  102.0000   31.8154
    2.4500   94.0000  104.0000   31.5206
    2.4500   94.0000  106.0000   31.2118
    2.4500   94.0000  108.0000   30.9017
    2.4500   94.0000  110.0000   30.6029
    2.4500   94.0000  112.0000   30.3239
    2.4500   94.0000  114.0000   30.0661
    2.4500   94.0000  116.0000   29.8212
    2.4500   94.0000  118.0000   29.5719
    2.4500   94.0000  120.0000   29.2948
    2.4500   94.0000  122.0000   28.9645
    2.4500   94.0000  124.0000   28.5585
    2.4500   94.0000  126.0000   28.0605
    2.4500   94.0000  128.0000   27.4643
    2.4500   94.0000  130.0000   26.7765
    2.4500   94.0000  132.0000   26.0203
    2.4500   94.0000  134.0000   25.2380
    2.4500   94.0000  136.0000   24.4899
    2.4500   94.0000  138.0000   23.8444
    2.4500   94.0000  140.0000   23.3577
    2.4500   94.0000  142.0000   23.0520
    2.4500   94.0000  144.0000   22.9106
    2.4500   94.0000  146.0000   22.8933
    2.4500   94.0000  148.0000   22.9580
    2.4500   94.0000  150.0000   23.0727
    2.4500   94.0000  152.0000   23.2140
    2.4500   94.0000  154.0000   23.3605
    2.4500   94.0000  156.0000   23.4863
    2.4500   94.0000  158.0000   23.5602
    2.4500   94.0000  160.0000   23.5501
    2.4500   94.0000  162.0000   23.4271
    2.4500   94.0000  164.0000   23.1707
    2.4500   94.0000  166.0000   22.7727
    2.4500   94.0000  168.0000   22.2417
    2.4500   94.0000  170.0000   21.6113
    2.4500   94.0000  172.0000   20.9495
    2.4500   94.0000  174.0000   20.3615
    2.4500   94.0000  176.0000   19.9668
    2.4500   94.0000  178.0000   19.8412
    2.4500   94.0000  180.0000   19.9636

disp(theta_raw)

   21.8014
   11.3099
    7.5946
    5.7106
    4.5739
    3.8141
    3.2705
    2.8624
    2.5448
    2.2906
    2.0826
    1.9092
    1.7624
    1.6366
    1.5275
    1.4321
    1.3479
    1.2730
    1.2060
    1.1458

In this case the distances (86, 88, 90, etc.) are in column 2 and the angles are in column 3 (as opposed to the example A matrix where they were column 1 and 2, respectively). I notice you changed 1 to 2 in the call to unique(); that's good, but you also need to change 2 to 3 in the get_rows_near() function. Making that change, it seems to work as expected:

[~,~,jj] = unique(remote_gain_value_specified(:,2),'stable');
result = splitapply(@(x)get_rows_near(x,theta_raw(:).'),remote_gain_value_specified,jj);
result = vertcat(result{:});
disp(result);

    2.4500   86.0000   22.0000   21.2927
    2.4500   86.0000   12.0000   19.9182
    2.4500   86.0000    8.0000   20.5718
    2.4500   86.0000    6.0000   20.7968
    2.4500   86.0000    4.0000   21.0005
    2.4500   86.0000    4.0000   21.0005
    2.4500   86.0000    4.0000   21.0005
    2.4500   86.0000    2.0000   21.2171
    2.4500   86.0000    2.0000   21.2171
    2.4500   86.0000    2.0000   21.2171
    2.4500   86.0000    2.0000   21.2171
    2.4500   86.0000    2.0000   21.2171
    2.4500   86.0000    2.0000   21.2171
    2.4500   86.0000    2.0000   21.2171
    2.4500   86.0000    2.0000   21.2171
    2.4500   86.0000    2.0000   21.2171
    2.4500   86.0000    2.0000   21.2171
    2.4500   86.0000    2.0000   21.2171
    2.4500   86.0000    2.0000   21.2171
    2.4500   86.0000    2.0000   21.2171
    2.4500   88.0000   22.0000   21.0880
    2.4500   88.0000   12.0000   19.9140
    2.4500   88.0000    8.0000   20.6171
    2.4500   88.0000    6.0000   20.8388
    2.4500   88.0000    4.0000   21.0294
    2.4500   88.0000    4.0000   21.0294
    2.4500   88.0000    4.0000   21.0294
    2.4500   88.0000    2.0000   21.2296
    2.4500   88.0000    2.0000   21.2296
    2.4500   88.0000    2.0000   21.2296
    2.4500   88.0000    2.0000   21.2296
    2.4500   88.0000    2.0000   21.2296
    2.4500   88.0000    2.0000   21.2296
    2.4500   88.0000    2.0000   21.2296
    2.4500   88.0000    2.0000   21.2296
    2.4500   88.0000    2.0000   21.2296
    2.4500   88.0000    2.0000   21.2296
    2.4500   88.0000    2.0000   21.2296
    2.4500   88.0000    2.0000   21.2296
    2.4500   88.0000    2.0000   21.2296
    2.4500   90.0000   22.0000   20.8823
    2.4500   90.0000   12.0000   19.9229
    2.4500   90.0000    8.0000   20.6643
    2.4500   90.0000    6.0000   20.8810
    2.4500   90.0000    4.0000   21.0581
    2.4500   90.0000    4.0000   21.0581
    2.4500   90.0000    4.0000   21.0581
    2.4500   90.0000    2.0000   21.2422
    2.4500   90.0000    2.0000   21.2422
    2.4500   90.0000    2.0000   21.2422
    2.4500   90.0000    2.0000   21.2422
    2.4500   90.0000    2.0000   21.2422
    2.4500   90.0000    2.0000   21.2422
    2.4500   90.0000    2.0000   21.2422
    2.4500   90.0000    2.0000   21.2422
    2.4500   90.0000    2.0000   21.2422
    2.4500   90.0000    2.0000   21.2422
    2.4500   90.0000    2.0000   21.2422
    2.4500   90.0000    2.0000   21.2422
    2.4500   90.0000    2.0000   21.2422
    2.4500   92.0000   22.0000   20.6637
    2.4500   92.0000   12.0000   19.9424
    2.4500   92.0000    8.0000   20.7130
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    2.4500   92.0000    4.0000   21.0866
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%% Function
function out = get_rows_near(x,theta_raw)
[~,idx] = min(abs(x(:,3)-theta_raw),[],1);
out = {x(idx,:)};
end

[Min]

Awesome! I see the problem now. Thank you!

[Voss]

You're welcome!