Теория графов является всё более развивающейся областью науки в связи с её применением в таких современных отраслях, как проектирование информационных (в частности, компьютерных) и прочих (например, коммуникационных) сетей. Графами описывается также соединение атомов в молекулы в химии, с их помощью изображаются социальные и экономические связи. При этом актуальной является проблема автоматизации процесса построения положения отдельных узлов и связей (рёбер) графов по заданным базам данных, представленным в популярных форматах, например Microsoft Excel. К настоящему времени благодаря своей универсальности и простоте освоения всё большую популярность приобретают языки программирования высокого уровня, развиваемые в основном энтузиастами. Так как данные языки используются для решения задач в совершенно разных отраслях науки, для них уже разработано большое количество модулей, каждый из которых содержит только функции, необходимые для определённой области. Наиболее известным и популярным свободно распространяемым языком программирования является язык Python. По данному языку существует не только огромное количество обучающих материалов, но также и множество сообществ в сети Интернет. В представленной работе подробно рассматривается применение модуля DeepGraph для визуализации сетевых графов по численным данным, приведённым в базах. Данный модуль применяется совместно с другими библиотеками функций Python. Созданы и рассматриваются три методики визуализации графов: двухмерные без построения рёбер, с рёбрами, а также изображения графа в трёхмерном виде (где показано изменение положения узлов графа с течением времени). Ко всем трём методикам приведены примеры изображения графов, построенных по одной и той же базе данных. В заключение даны рекомендации по дальнейшему использованию созданных методик и программных кодов, а также по популяризации применения языка Python.

Graph theory is increasingly emerging field of science due to application in such modern industries as design of information (in particular, computer) and other types (for example, communication) networks. Graphs also describe connection of atoms into molecules in chemistry, with their help they depict social and economic bonds. At same time, problem of automating process of constructing the position of links (edges) of graphs on given databases presented in popular formats, for example, Microsoft Excel, is relevant. To date, due to versatility and ease of development, high-level programming languages, developed mainly by enthusiasts, are becoming increasingly popular. Since these languages are used to solve problems in completely different branches of science, large number of modules have already been developed for them, each of which contains only functions necessary for particular area. The most famous and popular free programming language is Python. In this language, there are not only huge amount of educational materials, but also many communities on Internet. Present work discusses in detail use of DeepGraph module for visualizing network graphs from numerical data given in databases. This module is used in conjunction with other Python function libraries. Three graph visualization techniques have been created and are being considered: two-dimensional without edges, with edges, three-dimensional (which shows change in position of the nodes of graph over time). For all three methods, examples of graphs built on same database are given. In conclusion, recommendations are given on further use of created methods, on popularization of use of Python language.