我認為是有可能的，matlab有的功能，python生態中幾乎都能找到對應的開發包，而且python在就業市場上的曝光度和佔有率也要遠遠高於matlab。現實是，早些年前，博士們做模型還都用matlab，不過這兩年，很多人都在用python。python的生態系統很完整，很好，語言又上手快，學習起來容易，有好找工作，這些都是matlab不能比的。

不會。原因很簡單，因為Python能做到的事情matlab也幾乎都能做，而matlab在一些特殊領域的應用python還是無法做到的。比如，科學及工程領域的模擬，還有嵌入式裝置演算法的除錯等等。兩種程式語言都很偉大，但我個人還是傾向於matlab，下面就介紹一下mablab的一些應用領域（插圖為推薦的一些教材）。

科學計算。Mathworks公司最初設計matlab時就是把它作為一款科學計算軟體來定位的。我們可以利用它來解高次方程，求定積分，求導數偏導，其中最厲害的是它強大的矩陣運算能力，線性代數中的所有問題幾乎他都能進行求解。而且它的程式碼編寫起來很簡單，這也就解釋了為什麼科研工作者都非常喜愛matlab了。

影象處理。許多人提到影象處理就會想到PS,美圖秀秀，殊不知，matlab的影象處理模組同樣強大的令人髮指。影象在計算機記憶體中的存在方式是陣列，也就是矩陣，而矩陣恰巧是matlab的最愛。Matlab提供了強大的影象處理庫，從單張影象到影片流，都可以處理成你想要的樣子，並且往往都是幾行程式碼就能夠解決戰鬥。

模擬模擬。在工業領域，許多產品由於其製造成本的緣故，在完成產品設計後需要進行軟體模擬，這時候matlab就排上用場了。比如在汽車飛機制造領域，需要測試這些產品在不同環境下的風阻，這時候透過matlab建立號數學模型後，輸入初始化引數，經過一段時間的運算，就能夠得出相應的結果。模擬技術的出現大大降低了工業設計的成本。

嵌入式裝置除錯。Mablab自帶了dsp tool box工具箱，可以使用它來開發一些嵌入式裝置上執行的演算法，還能夠對執行效果進行模擬評估。最讓嵌入式裝置工程師喜歡的一點是，matlab編寫的M程式碼，可以透過命令轉化為C/C++程式碼，這個功能著實會讓演算法工程師興奮很久。

根據我在bat看到的，可以說毫無可能。這個問題換個場景就好像在問味精會不會代替食鹽。

雖然都是調味品，但是很明顯，二者無法互相取代。

Python與MATLAB也是如此，雖然它們在某些方面功能相近，但是其實有各自擅長的領域。

Python作為一種動態的，面向物件的指令碼語言，近年來藉著AI的東風，可謂是風聲水起，而且隨著Python語言自身的發展與擴充，越來越多的被應用於獨立服務的開發。

Python在工業場景的應用非常廣泛，不僅能夠實現科學計算與統計，還能夠在web開發，桌面軟體開發等領域大展拳腳。

更重要的一點是，Python做到了教育與工業兩開花。一些研究生導師很樂意讓自己的學生使用Python語言來程式設計，因為執行效率高，資料處理能力強。而在我之前的一篇回答中曾經提到過，招聘程式設計師的時候，除非特定崗位，否則很少有面試官會介意你是否會使用MATLAB，反倒是Python是更加被看重。

然而，Python的優秀並不代表MATLAB的弱小。

MATLAB不是一種指令碼語言，而是一個數學軟體（以及程式語言），主要應用於演算法開發，資料展示，處理與分析等場景。它擅長高效的處理矩陣資料，並能夠建模非線性動態系統以及模擬，最後用強大的繪製功能，將資料視覺化的展現出來。

從上述描述就可看出，雖然都能夠處理資料，但是Python與MATLAB本身針對的戰場就是不同的，二者各有千秋。

Python更多的應用在工業領域，而MATLAB更多的應用在學術與數學領域。

食鹽無法代替味精，就像Python無法代替MATLAB。