建议使用 miniconda 创建一个独立于系统的用户级的 python 运行环境。据说可以实现多个版本的 python 共存，我没有试过。

python现在好像都喜欢用虚拟环境，如楼上所言

我比较喜欢用 anaconda。

一键安装教程脚本：

https://jihulab.com/jetsung/devenv/-/blob/main/sh/python.sh

使用教程

curl -SL https://jihulab.com/jetsung/devenv/-/raw/main/sh/python.sh | bash

安装过程中，需要按“回车”下拉到最后的协议，输入“Y”，再接着后续的操作

# 创建一个名为 py310 的环境，指定 Python 版本是 3.10（不用管是3.10.x，conda 会为我们自动寻找 3.10.x 中的最新版本）
conda create --name py310 python=3.10

# 使用源包
conda create --name py310 python=3.10 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

# 激活环境
conda activate py310

## 当前环境安装库 numpy
conda install numpy

## 查看已经安装的包
conda list

# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n py310

# 查找包的信息
conda search numpy

# 安装包到指定的环境
conda install -n py310 numpy
# 如果不用 -n 指定环境名称，则被安装在当前活跃环境
# 也可以通过 -c 指定通过某个 channel 安装

# 更新包
conda update -n py310 numpy

# 删除包
conda remove -n py310 numpy

# 更新 conda，保持 conda 最新
conda update conda

# 更新 anaconda
conda update anaconda

# 更新 Python
conda update python

# 删除一个已有的环境
conda remove --name py310 --all

# 查看系统中的所有环境
conda info -e

# 退出当前环境
conda deactivate