机械编程类别的选择可以根据个人的兴趣、职业规划以及行业需求来决定。以下是一些建议的编程类别及其适用场景：
C++
适用场景：C++因其对硬件操作的高效性和运算速度快，常用于复杂机械系统的仿真与控制算法开发。它特别适合开发需要高性能的控制系统，如机器人技术和自动化设备。
Python
适用场景：Python因其简洁易学且功能强大的库支持，常用于快速原型设计、数据分析及机器学习等。在机械设计中，Python适合处理大量数据和算法，进行控制算法的编写、数据处理和可视化。
MATLAB
适用场景：MATLAB是一种强大的科学计算软件，广泛应用于机械设计、仿真和控制等领域。它提供了丰富的工具箱，用于机械系统的建模、仿真和优化。
PLC编程
适用场景：PLC（可编程逻辑控制器）是用于控制工业自动化系统的设备。学习PLC编程可以帮助理解自动化控制系统的原理和操作，提高机械系统的控制能力。
ROS编程
适用场景：ROS（机器人操作系统）是用于机器人开发的开源软件平台。学习ROS编程可以帮助掌握机器人的感知、规划和控制等技术，提高机器人系统的设计和开发能力。
计算机辅助设计与制造（CAD/CAM）
适用场景：CAD/CAM涉及使用计算机软件设计部件和管理制造过程。学习如何使用和编写用于物理仿真的代码，如MATLAB、ANSYS或Abaqus等软件的脚本，可以有效地降低生产成本和时间。
机器人编程
适用场景：随着自动化在制造业的普及，能够编程和维护工业机器人成为机械专业毕业生的一项宝贵技能。掌握如Robot Operating System （ROS）等机器人编程框架，可以使他们在自动化行业中发挥关键作用。
自动化控制
适用场景：自动化控制专业涉及编写控制程序和算法，熟悉传感器和执行器的使用，掌握控制系统的建模和仿真等技能。这些知识对于设计和开发自动化生产线、机器人和其他机械设备非常有用。
根据以上信息，你可以根据自己的兴趣和职业规划，选择最适合自己的编程类别进行深入学习。例如，如果你对机器人技术感兴趣，那么学习ROS编程和PLC编程可能会更有帮助。如果你希望从事机械系统的仿真和控制算法开发，那么C++和MATLAB可能是更好的选择。