Python、R双雄崛起,MATLAB正在退场?TIOBE 5 月榜单发布!

近日，一月一度的 TIOBE 编程语言榜单最新发布，一起来看看 5 月有什么值得开发者关注的变化吧！

传统统计语言正集体“退场”，Python 和 R 双雄争霸

从最新的 5 月 TIOBE 排行榜来看，统计编程语言市场正在经历一场明显的“大洗牌”：生态正快速向 Python 与 R 两大阵营集中，而大量老牌统计工具则开始集体掉队。

最直观的变化，是 R 语言本月重新升至 TIOBE 第 8 名，追平历史最高纪录。TIOBE CEO Paul Jansen 认为：“这并非偶然现象，而是一个明确的信号：统计编程语言市场正在发生一场深度整合。”

与此同时，一批曾经的“时代霸主”正在持续下滑：

• MATLAB：已经逼近 Top 20 的边缘，随时可能跌出；

• SAS：自 TIOBE 创立以来，首次接近跌出 Top 30；

• Wolfram / Mathematica：远低于历史巅峰，并仍在持续下滑；

• SPSS：上个月已跌出 Top 100；

• S 语言：同样接近跌出 Top 100；

• Stata：目前排名已降至第 124 位。

可以看出，这些曾经在统计分析领域占据重要地位的工具，正在逐步被边缘化。而如今，整个市场几乎只剩下两个真正意义上的核心生态：Python 和 R。

其中，Python 已经彻底统治工业界。无论是 AI、大模型、机器学习，还是数据工程、自动化系统，Python 都几乎成为默认语言。从 PyTorch、TensorFlow 到 Hugging Face，主流 AI 基础设施几乎全部围绕 Python 构建。随着生成式 AI 的爆发，Python 的统治力还在进一步扩大。

而 R 则牢牢守住了学术和科研阵地。在流行病学、生物统计、医学研究、高级统计建模等领域，R 依然拥有不可替代的地位。尤其是在高校和研究机构中，大量统计学论文、科研项目和数据分析流程仍高度依赖 R 生态。

换句话说，今天的统计编程世界已经逐渐形成一种清晰分工：Python 负责工业化与 AI；R 则主导学术研究与统计分析。

相比之下，新兴语言的处境并不轻松。被不少开发者视为“下一代科学计算语言”的 Julia，虽然拥有高性能、低延迟和优秀数值计算能力，但多年来始终未能稳定进入 TIOBE Top 30——对此，Paul Jansen 指出：这说明技术优势并不一定能快速转化为生态优势。

不过，新的变化也正在出现。Paul Jansen 预计，概率编程语言 Stan 将在下个月首次进入榜单，因为随着 AI 与统计学进一步融合，贝叶斯统计和概率建模的重要性正在快速上升。

除了统计语言领域的变化，本月榜单还有两个值得关注的变化：

• 凭借 Java 26 的发布，Java 重新获得增长动力，并与 C++ 交换排名；

• 系统编程新秀 Zig，也首次逼近 Top 30。其兼顾底层性能、工具链简洁、又比 C/C++ 更易上手的特性，吸引了许多开发者。

Top 10 编程语言 TIOBE 指数走势（2002-2026）

历史排名（1986-2026）

编程语言“名人榜”（2003-2025）

【说明】：

TIOBE 编程语言社区排行榜是编程语言流行趋势的一个指标，每月更新，这份排行榜排名基于全球技术工程师、课程和第三方供应商的数量，其中包括了流行的搜索引擎以及技术社区，如 Google、百度、维基百科、必应、Hao 123 等等。具体的计算方式详见：https://www.tiobe.com/tiobe-index/programming-languages-definition/。请注意这个排行榜只是反映某个编程语言的热门程度，并不能说明一门编程语言好不好，或者一门语言所编写的代码数量多少。

这个排行榜可以用来考察你的编程技能是否与时俱进，也可以在开发新系统时作为一个语言选择依据。

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