LSTM（长短时记忆网络）可以使用多种软件进行编程和绘制，以下是一些常用的软件和工具：

Python

TensorFlow：一个开源的深度学习框架，支持LSTM模型的构建和训练。

Keras：TensorFlow的高级API，可以简化LSTM模型的构建过程。

PyCharm：一个强大的Python集成开发环境（IDE），适合进行LSTM模型的编程和调试。

R

kerasR：R语言的Keras接口，用于在R中构建和训练LSTM模型。

tensorflow：R语言的TensorFlow接口，支持LSTM模型的构建和训练。

Matlab

Deep Learning Toolbox：Matlab提供的深度学习工具箱，包含LSTM模型的构建和训练功能。

Java

Deeplearning4j：一个用于Java的深度学习框架，支持LSTM模型的构建和训练。

C++

TensorFlow C++ API：TensorFlow的C++接口，可以用于构建和训练LSTM模型。

亿图图示

亿图图示（英文名Edraw Max）是一款综合型的绘制图表应用，虽然主要用于绘制流程图、组织结构图等，但它也支持绘制LSTM模型。

建议

Python和 R是构建和训练LSTM模型最常用的编程语言，拥有丰富的库和社区支持。

TensorFlow和 Keras组合是Python中最流行的深度学习框架，适合快速构建和训练LSTM模型。

Matlab和 Deep Learning Toolbox适合需要数学公式和可视化支持的科研和工程应用。

Java和 Deeplearning4j适合需要在Java环境中进行深度学习开发的工程师。

亿图图示适合需要将LSTM模型以图表形式展示的用户。

根据你的具体需求和编程背景，可以选择最适合你的工具进行LSTM模型的开发和应用。