工程测量的编程方法主要包括以下几个方面：
前期准备工作
确定测量的目标和要求。
选择适当的测量方法和设备。
了解测量区域的地理环境。
数据采集与处理
通过测量设备（如全站仪、激光测距仪等）采集数据，包括距离、角度、高程等。
使用编程语言（如C++、Python）编写程序对采集到的数据进行处理，包括数据滤波、误差修正、数据拟合等。
数据可视化
利用编程将测量结果以图形或表格的形式进行可视化展示，如使用绘图库（如Matplotlib、Plotly）来实现数据可视化，使得测量结果更直观和易于理解。
自动化测量
通过编写程序实现测量设备的自动控制和数据采集，提高测量效率和精度。
实现测量数据的自动处理和结果输出，减少人工操作和错误。
数据存储与管理
编程可以帮助实现测量数据的存储和管理，如将测量数据保存到数据库中，方便后续的数据查询和分析。
进行数据备份和恢复，以防止数据丢失。
常用编程语言及工具
Python：因其简洁性和易读性，常用于数据采集、数据处理、绘图和数据分析。
C++：具有高效的执行速度和对硬件的底层控制能力，适合进行实时数据采集和控制任务。
MATLAB：提供丰富的工具箱和函数库，适用于各种工程测量任务的编程和计算，拥有友好的用户界面。
LabVIEW：图形化编程语言，专门用于快速开发测量和控制系统，提供各种可视化工具和函数。
数据处理与分析
数据统计与分析：使用统计学方法、数学模型等进行数据分析。
数据处理库：如NumPy、Pandas等，用于数据处理和计算。
自动化测量
仪器控制：通过编程控制测量仪器进行自动化测量和数据采集。
数据交互：使用串口通信、USB接口或无线传输等方式将测量仪器采集到的数据传输到计算机中进行处理。
管理和规范
版本控制：使用Git等工具管理代码的版本。
文档和注释：记录代码的使用和说明，提高代码的可读性和可维护性。
编程规范：遵循编程规范来提高代码的可读性和可维护性。
示例代码（Python）
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
示例测量数据
distance = np.array（[1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0]）
angle = np.array（[0.0, 45.0, 90.0, 135.0, 180.0]）
数据处理
filtered_distance = np.filter（lambda x: x > 1.0, distance）
数据可视化
plt.plot（filtered_distance, label='Filtered Distance'）
plt.xlabel（'Sample Number'）
plt.ylabel（'Distance （m）'）
plt.legend（）
plt.show（）
```
通过上述步骤和示例代码，可以初步了解工程测量编程的基本方法和流程。实际应用中，还需根据具体测量需求和场景选择合适的编程语言和工具，并进行详细的系统设计和实现。