毕业论文中编程语言的编写需要遵循以下步骤和要点：
选择编程语言
根据研究任务和领域的要求选择合适的编程语言。常用的科学计算编程语言包括Python、R和MATLAB等。选择广泛使用的编程语言可以使其他研究人员更容易理解和复现你的工作。
代码结构和注释
编写清晰、模块化的代码，尽量遵循良好的编程实践。将代码分为多个函数或模块，并使用有意义的变量和函数名称。
添加详细的注释来解释代码的逻辑和功能，这有助于读者理解你的代码，并且方便其他人在需要的时候使用你的代码。
数据处理和可视化
在论文中，经常需要对原始数据进行预处理、清洗和转换。编程部分可以包括对数据进行处理和清洗的代码，并给出代码执行的结果和图表。这些结果和图表可以有效地展示数据分析的过程和结果。
算法实现
如果研究涉及到某个特定的算法，需要详细描述算法的实现过程，包括伪代码、流程图或具体的代码实现。可以通过注释和示意图来帮助读者理解算法的逻辑。
使用合适的工具
利用编程技术可以自动化生成参考文献和引用。可以使用引用管理软件如Zotero或Mendeley来管理文献库，并使用相应的插件来自动生成参考文献和引用。
完成论文的初稿后，可以使用编程技术来进行格式调整和排版。可以使用文本处理工具如pandoc来将论文转换为不同的格式，如Word、PDF或HTML等。
审稿和修改
完成初稿后，可以利用编程技术来进行审稿和修改。可以编写程序来检查拼写错误、语法错误和逻辑错误等，并进行相应的修正和修改。
输出最终版本
最后，根据需要将论文输出为最终版本，确保所有代码、数据和图表都符合学术规范和要求。
具体编程语言选择建议：
Python：适用于数据科学、机器学习、Web开发等多个领域，拥有丰富的库和框架，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scipy等，非常适合毕业论文的编写。
R：专门用于统计分析和数据可视化，广泛应用于学术和商业领域，拥有丰富的统计包和图形库。
MATLAB：适用于科学计算和数值分析，具有强大的矩阵运算和数据可视化功能，广泛应用于工程领域、信号处理等科学计算任务。
Java：适用于大型项目和复杂的软件系统，具有良好的可扩展性和跨平台性，适合开发大型项目和复杂的软件系统。
C/C++：适用于性能要求较高的任务，如图像处理、嵌入式编程等，具有高效和灵活的特点。
选择编程语言时，应根据具体的研究内容、项目需求以及个人熟悉程度来决定。选择最适合实现研究目标和展示研究成果的编程语言，可以使论文更具说服力和可读性。