Sin pretender profundizar en exceso en la interpretación matemática que hay detrás de estos conceptos, entendemos como "vector" aquel ente matemático que podemos imaginar como una línea recta en un espacio de n dimensiones. Por ejemplo, en un espacio de una única dimensión (una recta), un vector podría ser el mostrado en la siguiente imagen:
Fuente: Wikipedia
En un espacio de dos dimensiones (en un plano) un vector podría ser el siguiente:
Fuente: Wikipedia
De igual forma, en un espacio de tres dimensiones (en el espacio) un vector podría ser el siguiente:
Fuente: Wikipedia
...y así podríamos seguir en espacios de mayor dimensionalidad (aunque mostrar el vector gráficamente resultaría más complejo, si no imposible).
En cualquier caso, vemos que un vector queda determinado por sus coordenadas en el espacio en el que se haya definido. Así, en el espacio de dos dimensiones podemos ver que las coordenadas del vector V son Vx y Vy (las proyecciones de V sobre los ejes de nuestro espacio), y en el espacio de tres dimensiones mostrado en la última imagen las coordenadas del vector V son Vx, Vy y Vz (nuevamente, las proyecciones del vector sobre los ejes del espacio tridimensional).
Es decir, podemos expresar nuestro vector como una sucesión ordenada de coordenadas:
V = (Vx, Vy, Vz)
En Python tenemos muchas formas de crear una variable que represente un vector, pero, sin duda, la más apropiada es usar un array multidimensional NumPy. Por ejemplo:
import numpy as np
a = np.array([4, 1, 2])
a
