学习建模绘图编程需要掌握以下几个方面的知识和技能：
编程语言
选择一种合适的编程语言，如MATLAB、Python、R等。这些语言都有丰富的建模工具和库，可以帮助你进行数据分析、建模和模拟。
数学基础
掌握概率论、统计学、线性代数和微积分等数学知识。这些知识可以帮助你理解建模的原理和方法，并进行数学建模。
数据处理和分析
学习如何获取、清洗和处理数据，以及如何进行数据分析和可视化。掌握一些常用的数据处理和分析工具，如Pandas、NumPy等，可以帮助你更高效地进行建模编程。
建模方法和算法
学习不同的建模方法，如回归分析、聚类分析、决策树等，并了解它们的原理和适用场景。同时，学习一些常用的建模算法，如线性回归、支持向量机、神经网络等。
实践经验和项目实践
通过参与建模项目或者实际应用场景的实践，可以帮助你更好地理解建模的过程和挑战，并提升自己的实践能力。
软件工具和框架
学习使用相关的软件和框架，如UG、Jupyter Notebook、PyTorch、Keras等，这些工具可以帮助你更高效地进行建模编程。
领域知识
了解所在领域的基本知识和业务流程，可以帮助你更好地理解和解决实际问题。
学习建议
选择合适的编程语言：根据你的兴趣和需求选择一种编程语言进行深入学习。Python因其易用性和丰富的库支持，特别适合数据科学和数学建模。
注重数学基础：数学是建模编程的基石，务必扎实掌握。
实践项目：通过实际项目来应用所学知识，加深理解。可以参与一些开源项目或自己发起小项目。
持续学习：建模编程是一个不断发展的领域，需要定期阅读相关文献和资料，了解最新的方法和技术。
通过以上步骤和建议，你可以逐步掌握建模绘图编程的知识和技能，并在实践中不断提升自己。