n次元のベクトルとマトリックスは、両方とも複数の寸法を持つ数学的オブジェクトを表すために使用されます。ただし、2つにはいくつかの違いがあります。

ベクトルは、1次元の値の配列であり、数字のリストと考えることができます。ベクトルは、空間内の位置、速度、力などの量を表すために使用できます。Pythonでは、ベクトルはしばしばリストまたは配列として表されます。

一方、マトリックスは2次元の値の配列であり、数字の表と考えることができます。マトリックスは、線形変換、方程式のシステム、グラフなど、さまざまな数学的オブジェクトを表すために使用できます。Pythonでは、マトリックスは多くの場合、リストまたは配列のリストとして表されます。

ベクトルとマトリックスの両方に複数の寸法がありますが、ベクトルには1つの次元しかありませんが、マトリックスには2つの寸法があります。ベクトルは、1つの行または1つの列のみを備えたマトリックスの特殊なケースと考えることができます。

また、数学や機械学習で使用される他の多くのタイプのN次元アレイとテンソルがあり、2つ以上の次元を持つ可能性があることも注目に値します。
N-dimensional vectors and matrices are both used to represent mathematical objects with multiple dimensions. However, there are some differences between the two.

A vector is a one-dimensional array of values, which can be thought of as a list of numbers. Vectors can be used to represent quantities such as position, velocity, or force in space. In Python, vectors are often represented as lists or arrays.

On the other hand, a matrix is a two-dimensional array of values, which can be thought of as a table of numbers. Matrices can be used to represent a wide variety of mathematical objects, such as linear transformations, systems of equations, or graphs. In Python, matrices are often represented as lists of lists or arrays.

While vectors and matrices both have multiple dimensions, vectors have only one dimension while matrices have two dimensions. Vectors can be thought of as a special case of a matrix with only one row or one column.

It's also worth noting that there are many other types of n-dimensional arrays and tensors that are used in mathematics and machine learning, which can have more than two dimensions.