曾经在工程与科学计算领域无可替代的MATLAB，如今正站在跌出TIOBE编程语言排行榜前20的边缘。

据TIOBE 2026年5月指数，MATLAB位列第20名，占比仅0.89%。TIOBE的评论直言其"接近跌出前20"。在PYPL指数（基于Google教程搜索热度）中，MATLAB的表现同样黯淡——排名第13，份额1.17%，同比下降0.4个百分点。

两极分化：Python与R成唯二赢家

MATLAB的上述走势，是统计编程市场大整合的缩影。TIOBE CEO Paul Jansen明确指出："统计编程语言市场正经历重大整合。最大的赢家是Python和R，而许多存在已久的替代品持续失去势头。"

Python稳居榜首，占据压倒性主导地位。R语言则在5月重回TIOBE第8名，追平历史最高排名——从2008年12月最低第73位回升至今，跨越近20年。这一格局意味着统计计算领域正围绕Python与R两大核心生态展开，曾经由小众语言和专业平台构成的多元市场正在走向终结。

同病相怜：SAS与SPSS的处境更糟

MATLAB的困境并非孤例。SAS正面临自TIOBE指数创建以来首次跌出前30名的局面——该语言在2007年3月曾达到历史最高第11位。SPSS在上月已跌出TIOBE前100名。Wolfram Mathematica的排名远低于历史高点并持续走弱。经典统计语言S也接近离开前100，Stata当前仅排第124位。

市场格局已定

早在本年初，Jansen就表示"多个更专业化或特定领域的语言正被Python、R和Perl等语言取代"——这一趋势在过去数月持续加剧。

从实际应用看，统计编程市场已越来越明显地围绕Python与R两大生态展开。MATLAB在工程仿真、控制系统设计等垂直领域仍保有厚度，但在通用数据科学和机器学习的战场上，Python生态的NumPy、SciPy、Matplotlib等开源堆栈正持续蚕食其领地。过去由MATLAB、SAS、SPSS、Stata、S等众多语言共同构成的统计计算市场，正加速收敛为"双子星"格局。