学习数字编程时，以下几种程序语言是比较好的选择：
Python
易学易用：Python语法简洁清晰，适合初学者入门。
丰富的库和工具：拥有NumPy、Pandas、Matplotlib等强大的数学库和数据分析工具，便于进行数值计算和数据处理。
广泛的应用：在科学计算、数据分析、机器学习、人工智能等领域都有广泛应用。
社区支持：Python社区非常活跃，有大量的学习资源和讨论论坛。
R
专业用于统计分析和数据可视化：拥有丰富的统计包和图形库，适合处理数字数据和进行数据分析。
强大的社区和资源：R语言在统计学和数据科学领域有广泛的应用，社区庞大且活跃。
MATLAB
专业的数学软件：广泛应用于工程、科学和数学领域，提供丰富的数学函数和工具箱，适合进行各种数字计算和建模。
直观的界面和文档：MATLAB具有直观的界面和大量的文档资源，适合初学者上手。
Julia
高级、高性能：专门设计用于科学计算，具有接近于C/Fortran的执行速度。
丰富的库：具有类似于Python和MATLAB的语法，同时具备高性能的科学计算库。
Java
高性能和稳定性：Java是一种高性能的编程语言，拥有强大的跨平台能力和优秀的并发支持，适合处理大量数据运算。
广泛的应用：在企业级应用和大型系统中广泛使用。
C++
高效性和灵活性：提供近乎硬件级别的控制能力，适用于高效率和高性能计算的数字编程任务。
广泛的应用：在系统编程、游戏开发、嵌入式系统等领域有广泛应用。
建议
初学者：建议从Python开始，因为它易于学习和使用，并且支持广泛的数值编程应用。
有一定基础：如果已经具备一定的编程基础，可以根据具体需求选择R、MATLAB或Java进行深入学习。
高性能需求：对于需要极高性能的应用场景，C++是不可或缺的选择。
选择哪种语言主要取决于你的具体需求、编程经验和应用场景。希望这些建议能帮助你找到最适合自己的数字编程语言。