这是一个很好的问题，也是许多工科生和研究者切实感受到的趋势。我的结论是：在广泛的科研、新兴工业和机器学习领域，Python确实在快速取代MATLAB；但在特定的传统工程领域、工业界以及教育闭环中，MATLAB依然稳固，且并未被淘汰，而是两者正在形成更清晰的领域分工。
MATLAB在学术研究、工程仿真、数值计算等传统领域仍占据一席之地，但Python因其开源免费、生态丰富、易于集成的优势，正在快速崛起，逐步蚕食MATLAB的市场份额。尤其在人工智能、数据分析和科学计算等领域，Python的优势愈发明显。例如，Python拥有NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、TensorFlow等强大的科学与工程计算库，几乎可以完全替代MATLAB的核心功能，并能更好地支持跨平台部署与系统
我们可以从几个层面来客观分析：
1. 冲击的核心：开源生态与成本
Python对MATLAB最大的冲击，并非单纯的技术优势，而是其开源属性所催生的庞大生态。
零货币成本：对于学生、初创公司或个人研究者，免费的Python极具吸引力。而MATLAB一套正版授权费用高昂，这直接影响了它在高校和新兴领域的普及。
生态的滚雪球效应：NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib 构成了科学计算的基础，而Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch则牢牢统治了机器学习。任何一个新算法，几乎都首选Python实现。这种由全球社区驱动的创新速度，是任何一家商业公司都难以匹敌的。
投资回报率高：Python不仅能做科学计算，还能轻松进行网络爬虫、Web开发、自动化脚本等。这种通用性使得学习Python的“投资回报率”极高，人们更倾向于用一个工具解决所有问题。
2. 趋势分野：谁在退，谁在进？
正在被Python快速渗透的领域：
人工智能与深度学习：这几乎是Python的绝对领土。MATLAB虽有Deep Learning Toolbox，但主要扮演“导入PyTorch/TensorFlow模型并部署”的角色，而非研究主流。
数据科学：Pandas的DataFrame操作比MATLAB的表格更灵活，且与整个PyData生态无缝衔接。
计算机科学、物理学、计算生物学等前沿科研：这些领域的研究者更倾向于使用开源工具，便于复现、协作和快速迭代。
MATLAB依然坚固的领域：
传统控制工程与信号处理：尤其是在与硬实时系统、嵌入式代码生成（C/C++）结合的工业场景。
汽车、航空航天、工业自动化：这些行业遵循严谨的V型开发流程，Simulink是核心工具链的一环，更换成本极高。
特定领域的快速原型验证：对于熟悉MATLAB的工程师，利用其高度集成的工具链和丰富的现成案例，能在几小时内搭建一个复杂的通信或控制系统模型，效率可能更高。
3、高校与科研机构的转型趋势
近年来，越来越多高校将Python纳入教学主流课程，甚至在部分院系完全替代MATLAB。例如，MIT、斯坦福、清华、北大等知名高校均已开设基于Python的科学计算和工程建模课程。Coursera、edX、DataCamp等在线教育平台上，Python课程远多于MATLAB相关内容。
此外，科研论文中使用Python的频率逐年上升。根据Google Scholar统计，2022年使用Python进行科学计算和数据分析的论文数量首次超过MATLAB。科研人员倾向选择Python作为主要研究工具，因为其脚本可共享、可重现性更好、社区更支持开源协作.
总结一下：
Python凭借其开源生态，正在成为新一代科学计算的“基础语言”，并在新兴领域占据了主导地位。而MATLAB凭借其在特定工程领域的深度集成、工业级可靠性和完整的工作流，依然在它的“城墙内”活得很好。对于个人而言，这不再是二选一的问题，而是根据你的领域和目标，决定以谁为主、以谁为辅的策略问题。最理想的状况是，能理解两者的思维，具备根据任务选择最合适工具的能力。
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