Find the first element in an array

Hey guys, thanks in advance.

I want to find the first element and the last element, besides Nan in the matrix attached how can I do that?

This just gives me Nan

distance_matrix(1);
distance_matrix(2);

[Jan]

It would be useful to know, which dimensions this matrix has. If it is a matrix, it is not clear, what you call "first" and "last", because matrices are 2D. For a vector, it would be:

notNaN = ~isnan(distance_matrix);
first  = distance_matrix(find(notNaN, 1, 'first'));
last   = distance_matrix(find(notNaN, 1, 'last'));

[Miguel Albuquerque]

Yes sorry that is exactly what I want, and if I want to know the column that first and last correspond in distance_matrix?

[Voss]

distance_matrix is a row vector:

load distance_matrix
whos distance_matrix

  Name                 Size             Bytes  Class     Attributes

  distance_matrix      1x400             3200  double              

so the indices returned from find are indices of columns:

notNaN = ~isnan(distance_matrix);
first_idx = find(notNaN, 1, 'first');
last_idx  = find(notNaN, 1, 'last');

disp(first_idx);

   184

disp(last_idx);

   276

[Miguel Albuquerque]

Thanks a lot, that was it,

just one question, I have this code I created just now, I do a calculation tshift, but In this array tshift I only want values between first_idx and last_idx, but I need this tshift to be 1x400, so my idea was to put Nan in the columns that are not filled, in this case all except bewteen first_idx and last_idx. However, sometimes my conditions in the calculations differ and my first_idx could be 1 and last_idx could be 100, in that case tshift would be zero between 100:400, Is there a way I could automatize this:

Thanks a lot once more

[rows,columns]=size(distance_matrix);
distance_matrix(distance_matrix==0) = NaN ;
[val,idx] = min(distance_matrix);
for col = 1 : columns
    thisColumn = distance_matrix(:, col);
    idx2=col-idx;
    tshift(:,col)=(idx2.^2)./ (val.*c);
end
notNaN = ~isnan(distance_matrix);
first_idx = find(notNaN, 1, 'first');
last_idx  = find(notNaN, 1, 'last');

[Voss]

Maybe this (depends on what c is):

load distance_matrix

c = 1; % ?

distance_matrix(distance_matrix==0) = NaN;
[rows,columns]=size(distance_matrix);
[val,idx] = min(distance_matrix);

notNaN = ~isnan(distance_matrix);
first_idx = find(notNaN, 1, 'first');
last_idx  = find(notNaN, 1, 'last');

% initialize tshift to NaNs the size of distance_matrix:
tshift = NaN(rows,columns);

% overwrite the elements of tshift where distance_matrix is non-NaN:
tshift(first_idx:last_idx) = ((first_idx:last_idx)-idx).^2./(val.*c);

format compact
disp(tshift); % elements 184 through 276 are non-NaN

  Columns 1 through 19
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Columns 20 through 38
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Columns 39 through 57
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Columns 58 through 76
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Columns 77 through 95
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Columns 96 through 114
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Columns 115 through 133
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Columns 134 through 152
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Columns 153 through 171
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Columns 172 through 190
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN         0    0.0118    0.0471    0.1059    0.1883    0.2942    0.4237
  Columns 191 through 209
    0.5767    0.7532    0.9533    1.1769    1.4240    1.6947    1.9889    2.3066    2.6479    3.0128    3.4011    3.8130    4.2485    4.7074    5.1900    5.6960    6.2256    6.7787    7.3554
  Columns 210 through 228
    7.9556    8.5793    9.2266    9.8974   10.5917   11.3096   12.0511   12.8160   13.6045   14.4165   15.2521   16.1112   16.9939   17.9001   18.8298   19.7830   20.7598   21.7602   22.7840
  Columns 229 through 247
   23.8314   24.9024   25.9969   27.1149   28.2564   29.4215   30.6102   31.8223   33.0580   34.3173   35.6000   36.9064   38.2362   39.5896   40.9665   42.3670   43.7910   45.2385   46.7096
  Columns 248 through 266
   48.2042   49.7224   51.2641   52.8293   54.4180   56.0303   57.6662   59.3256   61.0085   62.7149   64.4449   66.1984   67.9755   69.7761   71.6002   73.4479   75.3191   77.2138   79.1321
  Columns 267 through 285
   81.0739   83.0393   85.0282   87.0406   89.0766   91.1361   93.2191   95.3257   97.4558   99.6095       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Columns 286 through 304
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Columns 305 through 323
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Columns 324 through 342
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Columns 343 through 361
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Columns 362 through 380
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Columns 381 through 399
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
  Column 400
       NaN

[Miguel Albuquerque]

Hey I have done this way, based on your code

c=3e8;

However last line:

tshift(first_idx:last_idx)=((first_idx:last_idx)-idx2).^2./(R0.*c);

This doesn´t calculate well the tshif, I want thar idx2= difference between col and colofMin, basically a distance between the column where I am and the column corresponding to the minimum value of the matrix.

How can I do this calculation but just for between first_idx and last_idx

[val,idx] = min(distance_matrix);
for col = 1 : columns
    thisColumn = distance_matrix(:, col);
    idx2=col-idx;
    tshift(:,col)=(idx2.^2)./ (val.*c);

The entire code:

[rows,columns]=size(distance_matrix);
[R0,ixR0]=min(distance_matrix(distance_matrix ~= 0));
first_idx = find(distance_matrix, 1, 'first');
last_idx  = find(distance_matrix, 1, 'last');
[rowOfMin, colOfMin] = find(distance_matrix == R0);  % Find row and col of min.
tshift=zeros(rows,columns);
for col = 1 : columns
    thisColumn = distance_matrix(:, col);
    idx2=col-colOfMin;
    tshift(first_idx:last_idx)=((first_idx:last_idx)-idx2).^2./(R0.*c);
end

[Voss]

That line doesn't belong in a loop. Move it out of the loop like I had it, and it seems to do what you want.

Here it is again, using the variable names you have in the latest version of your code:

load distance_matrix

c = 3e8;

distance_matrix(distance_matrix==0) = NaN;
[rows,columns]=size(distance_matrix);
[R0,ixR0] = min(distance_matrix)

R0 = 84.9718

ixR0 = 184

notNaN = ~isnan(distance_matrix);
first_idx = find(notNaN, 1, 'first')

first_idx = 184

last_idx  = find(notNaN, 1, 'last')

last_idx = 276

% colOfMin is the same as ixR0 (minimum value appears only once)
% so you can use either one below in expression for tshift
[rowOfMin, colOfMin] = find(distance_matrix == R0)  % Find row and col of min.

rowOfMin = 1

colOfMin = 184

% initialize tshift to NaNs the size of distance_matrix:
tshift = NaN(rows,columns);

% overwrite the elements of tshift where distance_matrix is non-NaN:
tshift(first_idx:last_idx) = ((first_idx:last_idx)-ixR0).^2./(R0.*c);

% first_idx == ixR0, so tshift(first_idx) == 0, as expected:
tshift(first_idx)

ans = 0

Answer 1

[Image Analyst]

A little simpler:

% Load sample data.
load('distance_matrix.mat')
% Find non-nan indexes.
goodIndexes = find(~isnan(distance_matrix));
% Get the value of distance_matrix at the first non-nan index:
v1 = distance_matrix(goodIndexes(1))

v1 = 84.9718

% Get the value of distance_matrix at the last non-nan index:
v2 = distance_matrix(goodIndexes(end))

v2 = 111.3272

[Miguel Albuquerque]

I created this:

If I want to calculate this just for this columns, how could I do it:

c=3e8;
first_idx=184;
last_idx=276;
calculation just for this= tshift((first_idx:last_idx)
calculatation I want to do= (idx2.^2)./(R0.*c)

[rows,columns]=size(distance_matrix);
[R0,ixR0]=min(distance_matrix(distance_matrix ~= 0));
first_idx = find(distance_matrix, 1, 'first');
last_idx  = find(distance_matrix, 1, 'last');
[rowOfMin, colOfMin] = find(distance_matrix == R0);  % Find row and col of min.
tshift=zeros(rows,columns);
for col = 1 : columns
    thisColumn = distance_matrix(:, col);
    idx2=col-colOfMin;
    tshift(first_idx:last_idx)=(idx2.^2)./(R0.*c);
end