那是不可能的，因为两者不在一个级别上，一个是编程语言，一个是应用软件，根本没有可比性，下面让大家看一下两者的区别在哪。
先说MATLAB，该软件是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，广泛应用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人、控制系统等领域。作为世界三大数学软件之一（另外两个是Mathematica和Maple），理工科学生如果想做一些科学研究，或者发表一些论文，离开了这个软件的支持可能真的会寸步难行。
再说Python，这门编程语言诞生于1991年，它的解释器是用C语言编写而成的。Python简单易学，入门门槛低，用的人非常多，这就导致了py的社区非常热闹，第三方库也因此变得很丰富。很多理工科学生可以在低成本的学习条件下学会py，其中一个经典的应用领域就是人工智能，这个不用说大家应该也都知道。
那么Python为什么无法替代MATLAB呢？
首先，Python用途虽然非常广，但是它也有自己的缺点，那就是作为一门脚本语言，py的运行效率并不高。那什么是脚本语言呢？
脚本语言其实是一种解释型的语言，所谓的解释型语言，是指该语言编写的程序在运行的时候，解释器将程序逐行解释成机械码，然后计算机才能运行。可以说解释型语言每次运行都需要进行编译，所以这类语言的运行效率较低，同为解释型语言的还有JavaScript、PHP、ASP、C#等语言。
而与解释型语言相对应的是编译型语言，编译型语言是指编译器直接把源代码编译成机器码，然后由机器直接运行，这样程序运行速度就会快很多，比如C语言和C++就是编译型语言。
所以说，如果想开发一个类似MATLAB软件，单从效率上来说，用Python语言是不合适的，比它更合适的还有C、C++、Java等语言。
其次，从人才储备上来看问题也很大。作为非计算机专业的科研人员，他们虽然可以在低成本的前提下学会用Python，但是py在他们手里顶多是个工具，如果真让他们编写出一套自己需要的软件，这个软件工程量实在是太大了，他们的知识面可能会应付不了。
那么由计算机专业的学生来开发可以么？这样也不行。就拿MATLAB来说，上文解释过它的用途，要想编写出类似的软件，程序员们还需要掌握大量数学、物理、金融等行业知识，这就要求程序员们跨学科学习，要有跨领域开发的能力，这样学习成本实在是太高了，可行性也不高。那么这个问题还有解么？
大家必须承认的是，国内的软件开发行业现有水平和国外相比差距实在太大了，这个行业背后的市场生态各种问题突出。首先，当前国内缺乏跨领域的软件开发人才，这个问题不是一天两天能解决的，需要社会各界共同努力才行。其次，国内的青少年编程教育才刚刚起步，要想培育出有几十年编程经验的老手需要很长的时间。第三，国内鼓吹的程序员35岁退休与软件市场发展背道而驰，一方面大家需要大量有经验的编程人员，另一方面他们35岁就会面临被淘汰，在这个一切向钱看、赚快钱的大环境下，软件工程师们很难有大作为。
就像一句名言说的：不会造轮子，如果哪天轮子不让你用了，就只能步行了。
挑战孕育着机遇，发展才是硬道理。只要大家的国家和民族勇于面对这次危机，拒绝盲目乐观，不断探索出一条适合自己的发展之路，大家才有机会赢得这场看不到赛场的比赛。以此共勉，吾辈当自强！