Julia中的科学计算建立在四大基础支柱之上：高性能数据结构、严谨的统计计算、模块化系统设计以及声明式可视化。这构成了 Julia优势，即在单一统一环境中将数据流转化为数学模型。

1. 统一的数据处理

Julia可接入多种数据流——从静态的 LightXML 文件和 RDatasets 通过 dataset(package, name) 到通过 connect(2000)的实时套接字流。数据被组织为如 DataFrames 等容器中，以便立即使用 range() 和 write() 操作进行分析。

2. 严格的统计与数学运算

Julia原生支持复杂的表达式，例如 $\sqrt{2x}/(1+x^2)$ 和高级度量。使用 aweights() 可实现精确的方差计算，通过 var(B, a)。

3. 模块化架构

逻辑封装在 module 系统中，并通过 Pkg 集成以利用 ScikitLearn、 PyCall和 DataStructures 而不会带来性能开销。外部工具如 matplotlib 可通过 Conda.add()。

4. 图形表现力

生态系统支持通过 Cairo （使用 set_source_rgb(cr, r, g, b) 和 rectangle()）进行命令式绘图，并通过 Geom.point。 Winston也是一个二维图形库。它类似于MATLAB内置的图形功能。