数学专业学生可根据学习阶段和具体需求选择以下软件：

一、通用数学软件

MATLAB

- 优势：数值计算、符号计算、矩阵运算、数据可视化及机器学习工具箱

- 适用场景：工程计算、科研、信号处理等领域

- 特点：直观界面，支持多维数组和动态演示

Python

- 优势：丰富的数学库（如NumPy、SciPy、matplotlib），适合数据科学、机器学习及数学建模

- 适用场景：学术研究、数据分析、自动化脚本

- 特点：跨平台，社区活跃，学习资源丰富

R语言

- 优势：统计分析、数据可视化（dplyr、ggplot2）及机器学习包

- 适用场景：统计学、生物信息学、金融分析

- 特点：简洁语法，扩展性强

二、专业领域软件

Mathematica

- 优势：符号计算、动态交互式演示，适合理论验证和复杂公式推导

- 适用场景：数学研究、工程建模

- 特点：功能全面，但学习曲线较陡

GeoGebra

- 优势：集成几何、代数、微积分等动态作图功能，支持实时编辑和动画演示

- 适用场景：中学及大学数学教学、动态几何教学

- 特点：免费开源，界面友好

Desmos

- 优势：在线函数作图工具，支持参数变化实时演示

- 适用场景：课堂辅助、函数图像分析

- 特点：简洁易用，适合快速验证数学概念

三、学习辅助工具

MathPix

- 优势：公式识别引擎，支持PDF或图片转LaTeX格式，排版自然

- 适用场景：学术写作、数模论文

- 特点：支持中英文混合公式识别

洋葱学园

- 优势：涵盖中小学数学课程，提供配套练习题和数据分析功能

- 适用场景：中小学数学辅导、自主学习

- 特点：二次元界面，适合青少年用户

四、其他推荐

C++：

适合需要高性能计算的场景（如物理仿真、优化算法）

LaTeX：用于学术论文排版，需配合数学公式编辑器使用

建议根据课程要求和个人兴趣选择软件，例如数学建模优先选MATLAB或Python，统计分析侧重R或Python，教学辅助则可用GeoGebra或Desmos。