我已经做了几年数据科学家了，但我最近才开始用 Python 完成我的大部分工作（男孩，我想念ggplot2吗！但我altair来救援了）。

我想提高我的 Python 技能，而且由于我的大部分工作都与开发数据科学和分析应用程序有关，我宁愿从有关这些主题的书中学习，而不是从有关应用程序服务器框架之类的书中学习。此外，由于我主要开发深度学习模型，我一直在寻找一本 PyTorch 书。但是我只能找到两个，其中一个非常糟糕，另一个来自我非常尊重的作者，但是关于我不使用的主题（NLP）：

https://www.amazon.com/Natural-Language-Processing-PyTorch-Applications/dp/1491978236

所以我做了一些研究，发现了以下书籍：

使用 Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行机器学习：构建智能系统的概念、工具和技术

从零开始的数据科学：Python 的基本原理

用于数据分析的 Python：使用 Pandas、NumPy 和 IPython 进行数据争论（最近发布了第二版）

Python 数据科学手册：处理数据的基本工具

你会选择哪本书？您可以自由推荐其他标题。要求，按重要性排序：

1. 应该是一本关于Python的好书，所以代码应该是Pythonic
2. 它应该是关于 PyTorch，而不仅仅是关于 NLP（由于上述原因，这个要求可能无法满足）。不是关于 Keras，或者主要是关于 Keras：我已经有一个参考。
3. 它应该是关于数据科学的

价格不是问题。