在论文中体现编程，可以通过以下几个方面来进行：
研究方法的实现
如果论文中提出了新的研究方法或算法，可以详细介绍这些方法的具体实现过程。这包括代码的设计和实现、涉及的数据结构和算法、以及程序的运行效果和结果。
数据处理和分析
介绍使用的编程语言和工具，以及数据的预处理、清洗和转换过程。还可以描述统计分析和机器学习算法的实现步骤，以及结果的可视化展示。
实验设计和仿真
详细描述实验设计的方案和参数设置，以及仿真模型和算法的实现。展示实验结果的分析和评估，以及对实验数据的可视化呈现。
系统开发和应用
描述系统的需求分析和设计过程，以及开发过程中遇到的挑战和解决方案。展示系统的运行效果和实际应用效果，并进行性能评估和用户反馈。
代码的注释和说明
代码应该清晰地注释和说明，以便读者理解其功能和逻辑。
测试和调试过程
介绍在编写代码过程中进行的测试和调试，以确保代码的正确性和可靠性。
性能优化和可维护性考虑
讨论在编程过程中如何优化代码性能，并考虑代码的可维护性。
编程语言和工具的选择
根据论文内容选择合适的编程语言和工具，例如Python、R、MATLAB等，并说明其适用性。
代码的展示方式
如果代码较长或需要详细展示，可以考虑将代码作为附录附于论文末尾，或者在正文中需要引用代码的地方直接插入。如果代码过长，可以使用截图或者部分展示，同时提供完整的代码链接或附件。
利用编程技术辅助论文写作
使用文本编辑软件（如Microsoft Word、LaTeX）进行论文写作，利用文献管理软件（如EndNote、Zotero）进行文献检索和引用管理，使用数据分析和可视化工具（如Python的NumPy、Pandas和Matplotlib）进行数据处理和呈现，以提高写作效率和质量。
通过以上方法，可以在论文中有效地体现编程部分，增强论文的实用性和可信度，使读者能够更好地理解和验证论文的结论和贡献。