建模程序可以使用多种编程语言，具体选择哪种语言取决于建模的领域和目的。以下是几种常用的建模编程语言及其特点：
Python
易学易用：Python语法简洁，易于学习和使用。
丰富的库：拥有NumPy、Pandas、Matplotlib等科学计算和数据分析库，以及Scikit-learn、TensorFlow等机器学习和深度学习库。
广泛应用：适用于数据处理、机器学习、深度学习、统计建模等领域。
社区支持：拥有庞大的社区和丰富的第三方资源。
R
统计分析：R是一种专门用于统计分析和数据可视化的语言，拥有大量的统计包和图形库。
数据挖掘：适用于数据挖掘、机器学习和统计建模任务。
社区支持：拥有活跃的社区和大量的学习资源。
MATLAB
科学计算：MATLAB是一种用于科学计算和工程建模的语言，拥有强大的矩阵和向量操作功能。
仿真建模：适用于数值计算、信号处理和控制系统等领域，提供丰富的工具箱和函数。
图形界面：具有直观的图形界面，适合进行数学建模和仿真。
Julia
高性能：Julia是一种新兴的高性能科学计算语言，具有易于使用的语法和快速的执行速度。
适用范围：适用于大规模的数值计算和并行计算任务。
C++
性能优越：C++是一种通用的编程语言，性能非常好，适用于大规模的计算和高性能的应用。
适用场景：适合涉及大规模数据处理或复杂算法的建模项目。
Java
通用性：Java是一种通用的高级编程语言，适用于各种类型的应用程序开发。
性能：具有较好的执行速度和底层控制能力，适合高性能建模任务。
SAS
统计分析：SAS是一种专业的统计软件，提供了一种编程语言，主要用于数据挖掘、统计分析和预测建模等任务。
功能丰富：拥有丰富的统计函数和数据处理功能。
建议
初学者：建议从Python开始，因其简洁的语法和丰富的库支持，适合快速入门和实际应用。
统计建模：R语言在统计建模和数据分析方面非常强大，适合需要复杂统计分析和数据可视化的项目。
工程建模：MATLAB在科学计算和工程应用方面非常广泛，适合需要高性能计算和仿真建模的任务。
大规模数据处理：C++和Julia在处理大规模数据时具有优势，适合涉及大规模数据处理或复杂算法的项目。
根据具体需求和项目特点，可以选择最合适的编程语言来建模。