物理专业学习编程时，以下几种编程语言是非常适合的选择：

Python

易学易用：Python语法简洁明了，易于学习和使用，拥有庞大的支持社区和众多库。

科学计算库丰富：Python有丰富的科学计算库，如NumPy、SciPy、Pandas等，这些库可以帮助物理学研究者进行数据分析、模拟实验等工作。

广泛应用：Python在粒子物理、凝聚态物理、天体物理等领域有广泛应用，也适用于科学计算、机器学习和数据科学。

MATLAB

专业科学计算：MATLAB是一种专业的数值计算和科学编程语言，广泛应用于物理学领域，具有强大的矩阵运算和信号处理功能。

丰富的工具箱：MATLAB提供了丰富的数学和科学计算函数库，特别适合于物理学中的数值计算和仿真。

交互式环境：MATLAB的交互式环境方便物理研究者进行实验设计和探索性分析。

C++

高性能计算：C++是一种高效的通用编程语言，适合进行低级别的编程和计算，运行速度快，适合处理大规模的数据和复杂的算法。

系统级编程：C++在系统级编程和硬件操作方面具有优势，适用于编写大型数值模拟程序和高性能计算任务。

Fortran

传统科学计算：Fortran是一种古老但在科学计算领域仍广泛使用的编程语言，许多传统的数值计算库和模拟程序仍使用Fortran编写。

性能优势：Fortran在性能和并行计算方面具有优势，适合处理大规模数值计算和物理仿真。

R

统计分析：R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，提供了丰富的统计分析函数和图形绘制功能，适合进行实验数据分析、处理和展示。

建议

初学者：建议从Python开始学习，其简洁的语法和丰富的库使得学习过程较为轻松，并且有广泛的应用领域。

中级学习者：在掌握Python的基础上，可以学习C++以提升高性能计算能力，同时学习MATLAB以深入科学计算和仿真。

高级学习者：可以进一步学习R、Julia等编程语言，以拓宽应用领域并深入了解特定领域的计算方法。

结合具体的物理学习内容和实际需求，选择一门或几门编程语言进行深入学习，将有助于提升物理研究的效率和成果。