Python的優勢：
Python相對於Matlab最大的優勢：免費。但既然妳已經能用上Matlab，想必不在乎這個了。
Python次大的優勢：開源。妳可以大量更改科學計算的算法細節。
可移植性，Matlab必然不如Python。但妳主要做Research，這方面需求應當不高。
第三方生態，Matlab不如Python。比如3D的繪圖工具包，比如GUI，比如更方便的並行，使用GPU，Functional等等。長期來看，Python的科學計算生態會比Matlab好。
語言更加優美。另外如果有壹定的OOP需求，構建較大壹點的科學計算系統，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要簡潔不少。
畢竟是通用的編程語言，做做Web，搞個爬蟲，編個腳本，寫個小工具啥的用處廣。要說非得用Matlab幹麽也成，只是……
Matlab的優勢：
Community. 既然妳們實驗室用Matlab，說明搞妳們這個領域的大部分學者可能都用Matlab。交流起來必然更加方便。
Simulink, 只能說這是個良心作品，不過題主好像用不著……
Matlab本來號稱更快，但實際上由於Python越來越完善的生態，這個優勢已經逐漸喪失了。這裏有壹個叠代有限差分法計算2D拉普拉斯方程的對比(500x500的grid，100次叠代），可以參考壹下。
Type of solution : Time taken (sec)
Python (estimate) : 1500.0
Python + Psyco (estimate) : 1138.0
Python + NumPy Expression : 29.3
Blitz : 9.5
Inline : 4.3
Fast Inline : 2.3
Python/Fortran : 2.9
Pyrex : 2.5
Matlab (estimate) : 29.0
Octave (estimate) : 60.0
Pure C++ : 2.16
數據來自PerformancePython -
Legacy優勢。妳以前的代碼都是Matlab寫的，自己Matlab用的也熟，換成新的話，總得看壹堆書吧，總得出壹堆bug吧，總得踩壹堆坑吧。這段時間也是Matlab的優勢。或許本來這段時間可以再出壹些活呢。畢竟目的是Research，這些工具都是幫忙驗證idea的罷了。