이때 앞의 식처럼 벡터의 원소를 세로로 표현하는 경우를 종벡터(열벡터), 가로로 표현한 경우를 횡벡터(행벡터)라 한다. 두 형태 가운데 종벡터를 더 많이 사용하는 편이다. 파이썬의 넘파이 패키지를 이용하여 다음과 같이 벡터를 표현할 수 있다.

import numpy as np
list1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
a = np.array(list1)

벡터는 이처럼 공간을 이해하는 기본 단위로써 사용된다. 지금까지는 몸무게와 키라는 두 관점, 좀 더 정확한 표현으로는 두 차원으로만 이해했으니, 원소 두 개를 갖는 벡터가 된다. 몸무게와 키 외에 IQ를 같이 측정했다면 또 하나의 관점, 즉 차원이 추가될 것이며 이때 특징 세 개를 반영하여 공간에 점으로 나타내는 벡터를 사용할 수 있다. 벡터가 갖는 값의 개수에 따라 n차원의 벡터를 표현할 수 있으며, n차원의 공간을 나타낼 수도 있다. 이 책에서는 공간에 대해 좀 더 직관적으로 이해하기 위해 2차원 혹은 3차원 벡터를 주로 다루고자 한다(4차원 이상의 공간은 책에서 다루기가 어렵다).