学习数学建模中的编程需要掌握以下几个方面的知识和技能：
编程语言
选择一种适合数学建模的编程语言，如Python、MATLAB或R。其中，Python因其简洁、易学且功能强大，广泛应用于数学建模领域。
数据结构和算法
了解常用的数据结构，如数组、链表、栈、队列、图等。
掌握基本的算法设计和分析方法，如递归、贪心算法、动态规划等。
数值计算库
学习使用数值计算库，例如NumPy、SciPy、Pandas等。这些库提供了丰富的数学函数和数据处理工具，可以方便地进行数学模型的计算和分析。
可视化工具
学习使用可视化工具，例如Matplotlib、Plotly等。这些工具可以帮助将数学模型的结果以图形的形式展示出来，更直观地理解和分析模型。
模块化编程
学会模块化编程的思想，将复杂的数学模型分解成多个模块，每个模块负责完成一个特定的功能。这样可以提高代码的可读性和可维护性。
调试和优化
掌握调试技巧，能够快速定位和解决程序中的错误。同时，学会优化代码，提高程序的运行效率和性能。
实践和项目
通过实践和参与项目，不断提升编程能力。可以参加数学建模竞赛、开源项目或者自己构建小项目，锻炼解决实际问题的能力。
数学基础
建立坚实的数学基础，学习数学的各个分支，如代数、几何、概率论等，理解数学概念和原理，掌握常用的数学方法和技巧。
学习建议
选择合适的编程语言：根据个人兴趣和需求选择一门编程语言，并专注于学习其基础语法和常用函数。
理论与实践相结合：通过编写简单的程序来熟悉编程环境，同时通过解决实际问题来巩固所学知识。
积极参与社区：参加数学建模相关的讨论和交流活动，与他人分享经验和学习心得，共同解决问题。
持续学习和实践：数学建模和编程是一个不断学习和进步的过程，需要持续投入时间和精力进行实践和学习。
通过以上步骤和建议，可以逐步掌握数学建模中的编程技能，并在实际应用中取得良好的效果。