大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于编程学习图的问题，于是小编就整理了2个相关介绍编程学习图的解答，让我们一起看看吧。
怎样才能学好电气编程？
怎样才能学好电气编程，首先明确一个大的方向，学习PLC编程，它是一门专业学科。所有与电气控制有关的人员都可以学习它，并且它的学习门槛要求很低，好入门。任何编程相关的都需要以实践为基础，一定要动手操作，PLC不像单片机那样便宜，也不像IT编程那样可视化，要求高。它贵但必须软硬结合地学习，最好能够买一台PLC进行学习，在编写程序的同时，还要掌握硬件使用的资料。PLC它只是一个控制器，完整的自动控制系统还有检测器(变送器)、执行器和被控对象，如控制一台电机的转速，被控对象就是电机，执行器可以是变频器，检测器如编码器测速、传感器测电流电压等。这些都是需要掌握的。
1编程，任何编程语言都没有标准，不必刻意模仿其他人的凡是能够满足控制要求就是好程序，刚开始写的可能多多少少有点瑕疵，这是很正常的现象，后期随着自己能力的提升都能改善，如对于一套系统，在满足要求的情况下，要对程序不断的进行优化处理，做到逻辑清楚、阅读友善、执行高效、便于维修升级等，同时要有自己的编程风格，在以后的编程中就会很方便，直接往自己的框架上套就好了。
2硬件，我们知道硬件的更新换代也是很快的，要不断地学习新的硬件知识，如控制方法肯定是越来越方便、越智能化，自己也要不断地适应发展，不敢原地踏步，比方各种传感器，你使用的时候是模拟量***集，后面出现了通信的方式去***集、控制，有的还要网络控制等。
3学习，在不断提高自己能力的同时，还要把眼界放到外面的视野中去，既然选择了电气控制编程，多多关注一些与工控有关的新鲜事物，去学习一些新的东西，可能不知道哪天PLC就被淘汰了，你还处在原来的地方。
以上就是几点建议，希望能帮到你！
第一步：海量观摩与学习，快速找到章法
编程需要很多的知识，不同的语言有不同的语法，有不同的应用环境。学习编程的第一步，就是我们各种编程的基础知识，包括数据结构，基础语法，网络知识概念等。然后通过别人写的例子进行学习，快速理解各种语法规则等。简单点，就是多看书，多学习。
第二步：找机会大量练手，以数量取胜
编程是需要大量实践的，理论再好，不会动手也不可以。当你在第一步的基础上时，你通过海量的观摩和学习，现在就是要讲你学习的给输出。程序员都是从第一个“Hello word”开始的。看别人的代码，模仿别人的代码，再到写出自己的代码。通过大量的练手，让别人的知识，成为自己的知识。一开始是从写一个函数，再到写一个程序，然后参与小项目开发，很多项目都是具有相似性的，大概3个月到1年，你的实战经验就足够丰富到可以尝试大项目了。
第三步，自己要确确实实的喜欢电气编程。我们都知道兴趣是一个源源不断的发动机，就是不用加油充电的发动机，就好像你追一个你自己喜欢的人一样，多有劲，能学不好吗？
0基础学习编程，求书籍推荐？
如果想从事嵌入式开发编程的话，建议先从C语言开始学起(推荐谭浩强的C语言教材)，然后学习C++(谭浩强的教材)。这个时候基本对编程的基础概念有了一个比较宏观的了解，但是远远不够。再之后建议选择学习C++primer进行语言基础的进修(很多人死在这个环节，C++语言学习周期长，前期基本没有什么成果)，此时C++进入了入门阶段。然后，你可以尝试编写一些小程序，小算法。但仍需进修数据结构，编译原理，操作系统。这些都是软件偏软件方向。但是作为一个从事嵌入式的boy只会软件，显然不能展现出与普通码农不同之处。因此，建议你学习这些软件基础的同时，好好学习一下数电，模电，电路原理的知识。再加上自动控制原理，现代控制理论。Ok，千万不要小瞧这些理论基础，只有掌握了这些你的编程在未来才仍有价值！语言永远是工具，怎么用取决于你的理论基础！如果能熬到这一步，你就可以进军所谓的人工智能[_a***_]了！学一些高级语言，创造一些高智慧"生物"。这就是学习一门语言[玫瑰]
首先，我们作为0基础的学习者我们要搞清楚当前变成语言的分类及各语言的流行程度。
按照程序执行方式主要分为三大类：
①解释型语言，例如：JS/python等
②编译型语言，例如：C/C++
接下来我们就来看看这些程序语言的趋势
在图中可以看到近几年python的成长势头还是突飞猛进的，python现在使用相对以前更为广泛。主要是因为python的第三方库非常丰富，适用于很多工作场景，例如：数据分析/数据挖掘/大数据技术/网络爬虫/测试/前端开发等等。有很多主流开源框架可适用于不同的工作场景，django（前端）/flask（前端）/Scrapy（爬虫）等等。
其中还包括最重要的一点，python是一门开源程序语言，配合VScode食用更香。
python目前最主要的用途还是做数据挖掘和机器学习，目前Anaconda是python的一个开源的发行版本其中包含了conda/python等众多个科学包及其依赖项，在Anaconda中还自带了python的一个数据科学神器——Jupyter Notebook。
Jupyter Notebook对于初学者相当友好，在Jupyter Notebook本地服务器上可随时进行交互式编程，逐行执行代码。不仅仅是在后期的代码调试能够使用到它，在学习python语言的时候也是可以随时随地执行检验结果。
到此，以上就是小编对于编程学习图的问题就介绍到这了，希望介绍关于编程学习图的2点解答对大家有用。
