Python的教程资源数量显著多于MATLAB，主要得益于其开源生态、庞大的开发者社区以及跨行业应用的广泛性。以下从多个维度展开分析：

1. 开源属性与社区贡献
   Python作为开源语言，全球开发者可自由贡献教程、案例和工具库，形成覆盖入门到高阶的完整学习路径。例如，GitHub上Python相关项目超过300万个，而MATLAB仅约5万个。社区平台（如Stack Overflow、CSDN等）中Python问题的解答量是MATLAB的10倍以上。
   MATLAB作为商业软件，教程多依赖官方文档和授权培训，第三方贡献受限，更新频率也较低。

2. 应用场景与行业覆盖
   Python在人工智能、数据分析、Web开发、自动化脚本等领域均有大量实战教程，且细分领域资源丰富（如PyTorch深度学习教程、Flask框架指南等）。MATLAB教程则集中在工程仿真、信号处理、控制系统等专业领域，通用性较弱。例如，Python在Kaggle竞赛中的代码案例数量远超MATLAB。

3. 学习资源类型与可及性

   • 免费资源：Python拥有海量免费教程（如官方Tutorial、W3Schools、Real Python），而MATLAB需购买许可证才能访问完整文档。
   • 互动平台：Jupyter Notebook等工具支持Python实时编码教学，MATLAB虽有Live Editor，但用户基数限制其教程传播广度。
   • 书籍与课程：亚马逊编程类书籍中Python占比约28%，MATLAB不足3%；Coursera平台Python课程超400门，MATLAB约50门。

4. 更新速度与前沿技术适配
   Python社区对新技术响应迅速，AI、区块链等新兴领域的教程通常在1-3个月内出现。MATLAB因版本迭代周期长，教程内容侧重经典算法，前沿技术覆盖滞后。

总结建议：若以教程数量和多样性为核心考量，Python是更优选择，尤其适合希望快速掌握多领域技能的学习者。对于特定工程领域（如控制系统设计），可优先学习MATLAB核心功能，再通过Python扩展复杂任务处理能力。建议初学者从Python入门，利用其丰富的免费资源构建知识体系，再按需补充MATLAB专业模块。