二维向量（Vector2）

表示2D vector（二维向量）的类。一个二维向量是一对有顺序的数字（标记为x和y），可用来表示很多事物，例如：

一个位于二维空间中的点（例如一个在平面上的点）。
一个在平面上的方向与长度的定义。在Verge3D中，长度总是从(0, 0)到(x, y)的 Euclidean distance（欧几里德距离，即直线距离），方向也是从(0, 0)到(x, y)的方向。
任意的、有顺序的一对数字。

其他的一些事物也可以使用二维向量进行表示，比如说动量矢量、复数等等；但以上这些是它在Verge3D中的常用用途。

代码示例


    const a = new v3d.Vector2(0, 1);

    //no arguments; will be initialised to (0, 0)
    const b = new v3d.Vector2();

    const d = a.distanceTo(b);

构造函数

Vector2(x : Float, y : Float)

x — 向量的x值，默认为0。
y — 向量的y值，默认为0。

创建一个新的Vector2。

属性

# .height : Float

y的别名。

# .width : Float

x的别名。

# .x : Float

# .y : Float

方法

# .add(v : Vector2) → this

将传入的向量v和这个向量相加。

# .addScalar(s : Float) → this

将传入的标量s和这个向量的x值、y值相加。

# .addScaledVector(v : Vector2, s : Float) → this

将所传入的v与s相乘所得乘积和这个向量相加。

# .addVectors(a : Vector2, b : Vector2) → this

将该向量设置为 a + b。

# .angle() → Float

计算该向量相对于x轴正方向的弧度角度。

# .applyMatrix3(m : Matrix3) → this

将该向量乘以三阶矩阵m（第三个值隐式地为1）。

# .ceil() → this

向量中的x分量和y分量向上取整为最接近的整数值。

# .clamp(min : Vector2, max : Vector2) → this

min — 在限制范围内，x和y的最小值。
max — 在限制范围内，x和y的最大值。

如果该向量的x值或y值大于限制范围内最大x值或y值，则该值将会被所对应的值取代。

如果该向量的x值或y值小于限制范围内最小x值或y值，则该值将会被所对应的值取代。

# .clampLength(min : Float, max : Float) → this

min — 长度将被限制为的最小值
max — 长度将被限制为的最大值

如果向量长度大于最大值，则它将会被最大值所取代。

如果向量长度小于最小值，则它将会被最小值所取代。

# .clampScalar(min : Float, max : Float) → this

min — 分量将被限制为的最小值
max — 分量将被限制为的最大值

如果该向量的x值或y值大于最大值，则它们将被最大值所取代。

如果该向量的x值或y值小于最小值，则它们将被最小值所取代。

# .clone() → Vector2

返回一个新的Vector2，其具有和当前这个向量相同的x和y。

# .copy(v : Vector2) → this

将所传入Vector2的x和y属性复制给这一Vector2。

# .distanceTo(v : Vector2) → Float

计算该vector到传入的v的距离。

# .manhattanDistanceTo(v : Vector2) → Float

计算该vector到传入的v的曼哈顿距离（Manhattan distance）。

# .distanceToSquared(v : Vector2) → Float

计算该向量到传入的v的平方距离。如果你只是将该距离和另一个距离进行比较，则应当比较的是距离的平方，因为它的计算效率会更高一些。

# .divide(v : Vector2) → this

将该向量除以向量v。

# .divideScalar(s : Float) → this

将该向量除以标量s。
如果传入的s = 0，则向量将被设置为(0, 0)。

# .dot(v : Vector2) → Float

计算该vector和所传入v的点积（dot product）。

# .cross(v : Vector2) → Float

计算该vector和所传入v的叉积（cross product）。请注意，“叉积”在2D中并没有被明确定义。该函数计算的是2D图形中经常使用的几何叉积。

# .equals(v : Vector2) → Boolean

检查该向量和v的严格相等性。

# .floor() → this

向量中的x分量和y分量向下取整为最接近的整数值。

# .fromArray(array : Array, offset : Integer) → this

array — 来源的数组。
offset - （可选）在数组中的元素偏移量，默认值为0。

设置向量中的x值为array[offset]，y值为array[offset + 1]。

# .fromBufferAttribute(attribute : BufferAttribute, index : Integer) → this

attribute — 来源的attribute。
index — 在attribute中的索引。

从attribute中设置向量的x值和y值。、

# .getComponent(index : Integer) → Float

index — 0 或 1

如果index值为0则返回x值。
如果index值为1则返回y值。

# .length() → Float

计算从(0, 0)到(x, y)的欧几里得长度（Euclidean length，即直线长度）。

# .manhattanLength() → Float

计算该向量的曼哈顿长度（Manhattan length）。

# .lengthSq() → Float

计算从(0, 0)到(x, y)的欧几里得长度（Euclidean length，即直线长度）的平方。如果你正在比较向量的长度，应当比较的是长度的平方，因为它的计算效率更高一些。

# .lerp(v : Vector2, alpha : Float) → this

v — 朝着进行插值的Vector2。
alpha — 插值因数，其范围通常在[0, 1]闭区间。

在该向量与传入的向量v之间的线性插值，alpha是沿着线的长度的百分比 —— alpha = 0 时表示的是当前向量，alpha = 1 时表示的是所传入的向量v。

# .lerpVectors(v1 : Vector2, v2 : Vector2, alpha : Float) → this

v1 — 起始的Vector2。
v2 — 朝着进行插值的Vector2。
alpha — 插值因数，其范围通常在[0, 1]闭区间。

将此向量设置为在v1和v2之间进行线性插值的向量，其中alpha为两个向量之间连线的长度的百分比 —— alpha = 0 时表示的是v1，alpha = 1 时表示的是v2。