选择天文编程语言时，可以考虑以下因素：
个人喜好和需求
Python：适合初学者入门，语法简洁易学，拥有丰富的科学计算库（如NumPy、SciPy和Astropy），以及强大的可视化库（如Matplotlib和Seaborn）。Python在天文学中的应用非常广泛，从数据处理到模拟计算都有很好的支持。
C++：适合进行更复杂和高性能的计算，语法较为复杂，但执行速度快，且有丰富的库支持，适合大规模数据处理和计算。C++常用于开发天文模拟程序、数据处理算法和数值计算。
IDL：专门用于科学数据分析和可视化，有很多天文学专用工具包和函数库，适合处理和分析天文数据。虽然IDL是商业软件，但在天文学界广泛使用。
MATLAB：广泛用于科学和工程领域，在数值计算和数据可视化方面非常强大，适用于模拟、图像处理和数据分析。MATLAB在天文学中的应用也比较广泛。
Fortran：一种古老但仍然被广泛使用的编程语言，特别适用于高性能计算。许多天文物理学的模拟和计算程序都是用Fortran编写的。
项目需求
如果项目需要高性能计算和大规模数据处理，C++或Fortran可能是更好的选择。
如果项目侧重于数据分析和可视化，Python和IDL可能更适合。
如果项目需要快速开发和原型设计，Python可能是一个更好的选择。
社区支持和资源
Python拥有庞大的社区和丰富的资源，学习曲线较为平缓，适合初学者快速上手。
C++、IDL和Fortran虽然社区相对较小，但它们在科学计算领域的资源也非常丰富，有许多专业的库和工具可以使用。
兼容性和生态系统
Python与其他科学计算工具和库（如Astropy、PyFITS、PyRAF）的兼容性非常好，可以方便地进行数据处理和分析。
C++、IDL和Fortran也有各自的生态系统，选择时需要考虑与现有系统和工具的兼容性。
建议
初学者：建议从Python开始学习，它的简洁语法和科学计算库使得入门和实际应用都非常容易。
中高级用户：可以根据具体需求选择C++、IDL或Fortran，以提高计算性能和数据处理能力。
团队项目：如果是在团队项目中，可以考虑选择一种广泛使用的语言，以确保团队成员之间的协作顺畅。
通过综合考虑以上因素，可以选择最适合自己的天文编程语言，以提高工作效率和项目的成功率。