学习光电学时，以下编程语言是非常适合的选择：

Python

易学性：Python语法简洁，易于学习和使用，是光电学初学者的理想选择。

科学计算库：Python拥有丰富的科学计算库，如NumPy、SciPy和Matplotlib，这些库能够高效地处理和可视化大量数据，非常适合处理光学实验数据。

图像处理：Python的OpenCV库提供了强大的图像处理功能，适用于图像处理和机器视觉相关的工作。

机器学习：Python在机器学习领域也有广泛应用，适合进行数据分析和模式识别。

MATLAB

数值计算：MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化工具，广泛应用于工程和科学领域，特别适合光电传感器的设计、图像处理、信号处理和数据分析。

仿真功能：MATLAB具有强大的仿真功能，可以模拟光学系统的行为，预测实验结果，非常适合光电系统的设计和分析。

工具箱：MATLAB提供了丰富的工具箱，如Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox，支持光学模拟和图像处理等应用。

C/C++

高效性：C/C++是一种高效的编程语言，特别适合实时图像处理和嵌入式系统开发。在光电学领域中，C/C++常用于开发硬件驱动程序、图像处理算法和机器视觉应用。

底层控制：C/C++提供了对硬件底层的直接控制能力，适合进行性能优化，特别是在开发实时光电系统或嵌入式光电设备时尤为重要。

LabVIEW

图形化编程：LabVIEW是一种用于控制和测量系统的图形化编程环境，提供了丰富的光学和图像处理功能。通过简单的拖拽和连接操作，可以快速搭建实验控制系统，方便进行光电实验。

建议

初学者：建议从Python开始学习，其简洁的语法和丰富的库能够快速上手，并且适用于多个光电学应用领域。

中级学习者：在掌握Python的基础上，可以学习C/C++以提升系统性能和底层控制能力。

高级学习者：可以深入学习MATLAB，利用其强大的仿真和工具箱进行复杂的光电系统设计和分析。

实验室应用：LabVIEW适合需要快速搭建实验控制系统的场合，特别是涉及到仪器控制和数据采集的任务。

根据你的具体学习目标和求职方向，可以选择以上一种或多种编程语言进行深入学习。