Python绘制指数图异常：扩大x范围后曲线非指数形态的原因

我尝试在Python中绘制简单的指数曲线，使用以下代码时，当x范围设为(0,20)，指数曲线显示正常：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def graph(func, x_range):
    x = np.arange(*x_range)
    y = func(x)
    plt.plot(x, y)

graph(lambda x: pow(3,x), (0,20))

plt.savefig("mygraph.png")

但将x范围改为(0,30)后，绘制出的曲线完全不呈指数形态，附图如下：

请问出现该现象的原因是什么？

核心问题出在np.arange(*x_range)的使用上：

• 当传入(0,30)时，np.arange(0,30)生成的是整数序列[0,1,2,...,29]，仅30个采样点
• 指数函数3^x增长极快，x=29时3^29的值约为6.86e13，而x较小时的数值（比如x=10时仅59049）和这个量级相比几乎可以忽略
• Matplotlib绘图时会自动将y轴范围适配到最大的y值，导致x较小时的曲线被压缩到几乎和x轴重合，视觉上呈现出"跳变"的折线，完全失去了指数曲线的形态

补充两个验证/优化方向：

• 切换为对数y轴：添加plt.yscale('log')，可以清晰看到整个区间的指数增长趋势
• 提升采样密度：若想保留线性y轴，可改用np.linspace(0,30,1000)生成更多采样点，但大x值的y值依然会远超小x值，视觉压缩问题无法完全避免

内容的提问来源于stack exchange，提问作者meJustAndrew