まず、数値計算でオブジェクト指向アプローチを使用することが一般的に良い方法であるかどうかを知りたいです。
第 2 に、OO の可能な使用例は、モデルのパラメータをオブジェクトにカプセル化することです。たとえば、ax^2 + bx +c の形の放物線を調べたいとします。したがって、a、b、c を何らかの Parabola オブジェクトにカプセル化します。私はそれをプロットすることができます。さて、放物線の縦軸の位置を調べたいとしましょう。基本的に、OO がなければ、c のいくつかの与えられた値に対して、a と b (2 つの numpy 配列) に関するすべての垂直軸位置の表面をプロットすることができます。
私の質問は、派手なパフォーマンスを (あまり) 犠牲にすることなく、追加の OO レイヤーを使用してそのような表面プロットを行うにはどうすればよいですか?
補足説明
OO アプローチを使用する方法は、パラメーター a と b の値の範囲に対して Parabola オブジェクトのマトリックスを作成することです。しかし、この方法では、パラメーター範囲の単純な numpy 配列ではなく、非常に大きなオブジェクトを処理する可能性があります。