四维向量（Vector4）

该类表示的是一个三维向量（4D vector）。一个四维向量表示的是一个有顺序的、四个为一组的数字组合（标记为x、y和z），可被用来表示很多事物，例如：

一个位于四维空间中的点。
一个在四维空间中的方向与长度的定义。在Verge3D中，长度总是从(0, 0, 0, 0)到(x, y, z, w)的 Euclidean distance（欧几里德距离，即直线距离），方向也是从(0, 0, 0, 0)到(x, y, z, w)的方向。
任意的、有顺序的、四个为一组的数字组合。

其他的一些事物也可以使用四维向量进行表示，但以上这些是它在Verge3D中的常用用途。

代码示例


    const a = new v3d.Vector4(0, 1, 0, 0);

    //no arguments; will be initialised to (0, 0, 0, 1)
    const b = new v3d.Vector4();

    const d = a.dot(b);

构造函数

Vector4(x : Float, y : Float, z : Float, w : Float)

x — 向量的x值，默认为0。
y — 向量的y值，默认为0。
z — 向量的z值，默认为0。
w — 向量的w值，默认为1。

创建一个新的Vector4。

属性

# .x : Float

# .y : Float

# .z : Float

# .w : Float

# .width : Float

z的别名。

# .height : Float

w的别名。

方法

# .add(v : Vector4) → 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、z值以及w值相加。

# .addScaledVector(v : Vector4, s : Float) → this

将所传入的v与s相乘所得的乘积和这个向量相加。

# .addVectors(a : Vector4, b : Vector4) → this

将该向量设置为a + b.

# .applyMatrix4(m : Matrix4) → this

将该向量乘以四阶矩阵m。

# .ceil() → this

将该向量x分量、 y分量z分量以及w分量向上取整为最接近的整数。

# .clamp(min : Vector4, max : Vector4) → this

min — 在限制范围内，x值、y值、z值以及w值的最小值
max — 在限制范围内，x值、y值、z值以及w值的最大值

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

如果该向量的x值、y值、z值或w值小于限制范围内最小x值、y值、z值或w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、y值、z值或w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、y值、z值或w值小于最小值，则它们将被最小值所取代。

# .clone() → Vector4

返回一个新的Vector4，其具有和当前这个向量相同的x、y、z和w。

# .copy(v : Vector4) → this

将所传入Vector4的x、y、z和w属性复制给这一Vector4。

# .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, 0, 0)。

# .dot(v : Vector4) → Float

计算该vector和所传入v 的点积（dot product）。

# .equals(v : Vector4) → Boolean

检查该向量和v的严格相等性。

# .floor() → this

向量的分量向下取整为最接近的整数值。

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

array — 来源矩阵。
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 + 0]，y值为array[offset + 1]， z值为array[offset + 2]，w值为array[offset + 3]。

# .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、y值、z值和w值。

# .getComponent(index : Integer) → Float

index — 0, 1, 2 or 3.

如果index值为0返回x值。
如果index值为1返回y值。
如果index值为2返回z值。
如果index值为3返回w值。

# .length() → Float

计算从(0, 0, 0, 0) 到 (x, y, z, w)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, 0, 0)到(x, y, z, w)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 : Vector4, alpha : Float) → this

v — 朝着进行插值的Vector4。
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 : Vector4, v2 : Vector4, alpha : Float) → this

v1 — 起始的Vector4。
v2 — 朝着进行插值的Vector4。
alpha — 插值因数，其范围在[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。