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基向量是线性代数中的一个重要概念，指的是组成向量空间中其他向量的基本单位向量。

在二维向量空间中，基向量通常是(1,0)和(0,1)。这两个向量是线性独立的，也就是说，不能够用一个向量的常数倍来表示另一个向量。使用这两个向量可以表示任何二维向量，因此它们是二维向量空间的基向量。

在三维向量空间中，我们可以使用类似的方法来定义基向量。通常情况下会采用三个线性独立的向量，例如(1,0,0)、(0,1,0)和(0,0,1)。这三个向量可以用来表示任何三维向量，因此它们是三维向量空间的基向量。

在更高维的向量空间中，定义基向量的方法也是类似的，需要选择一组线性独立的向量，以便表示该向量空间中的所有向量。这些基向量可以像数学中的数轴一样，用来描述向量空间中所有的向量。

利用基向量，我们可以将一个向量表示为基向量乘以一组常数的线性组合。例如，在三维向量空间中，向量(2,3,1)可以表示为(2,0,0) + (0,3,0) + (0,0,1)。这个表示方法可以方便地进行向量计算和线性变换，是线性代数中的基本概念。

综上所述，基向量是向量空间中的重要概念，它们是用来描述向量空间中所有向量的基本单位向量。通过利用基向量，我们可以方便地对向量进行计算和变换。

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在线性代数中，基向量是非常重要的概念。但是，基向量究竟应该是行向量还是列向量呢？这是一个常见的问题，容易引起误解。事实上，基向量可以是行向量，也可以是列向量。

在讨论基向量的类型之前，我们首先需要明确一些概念。在线性代数中，向量是指一个有方向和大小的量。向量可以用一个有序数组表示，例如[2,4,6]可以表示一个三维空间中的向量。在矩阵论中，矩阵可以看做是向量的集合。由于矩阵和向量在很多方面具有相似性，所以矩阵论和线性代数非常相关。

在矩阵论中，向量可以表示为行向量或列向量。行向量是一个$n$行1列的矩阵，例如$[1,2,3]$；列向量则是一个1行$n$列的矩阵，例如$\begin{bmatrix}1\\2\\3\end{bmatrix}$。在矩阵运算中，行向量和列向量是有明显区别的，所以在定义基向量时，我们也需要区分行向量和列向量。

如果我们采用列向量作为基向量，那么我们称之为列向量空间。在列向量空间中，我们将矩阵看做是列向量的线性组合，即每一个矩阵都可以表示为它的列向量的线性组合。这种方法通常用于解决线性方程组和矩阵变换等问题。

相反，如果我们采用行向量作为基向量，那么我们称之为行向量空间。在行向量空间中，我们将矩阵看做是行向量的线性组合，即每一个矩阵都可以表示为它的行向量的线性组合。这种方法通常用于解决矩阵乘法、矩阵转置和向量内积等问题。

综上所述，基向量可以是行向量也可以是列向量，具体取决于我们的研究目的。如果我们需要解决矩阵变换等问题，通常采用列向量作为基向量；如果我们需要解决矩阵乘法、矩阵转置和向量内积等问题，通常采用行向量作为基向量。因此，基向量的类型并没有固定的规定，只有根据具体情况和需要选择最合适的基向量才能更好的解决问题。