Artículo de investigación  
Herramientas virtuales para la  
enseñanza de la física: circuito RC  
Cómo citar: J. A. Peñafiel, D. J. Molina, J. G Almécida y  
O. J. Suárez. “Herramientas virtuales para la enseñanza  
de la física: circuito RC”. Inventum, vol. 18. n.º 34,  
pp. 27-34, enero - junio 2023 doi: 10.26620/uniminuto.  
inventum.18.34.2023.27-34  
Editorial: Corporación Universitaria Minuto  
de Dios – UNIMINUTO.  
Collaborative online tools for teaching  
physics: RC circuits  
ISSN: 1909-2520  
eISSN: 2590-8219  
Fecha de recibido: 01 de febrero de 2023  
Fecha de aprobado: 01 de marzo de 2023  
Fecha de publicación: 15 de marzo de 2023  
Ferramentas online colaborativas para  
o ensino de física: circuitos RC  
Conflicto de intereses: los autores han declarado que  
no existen intereses en competencia.  
Resumen:  
Este artículo describe el potencial de la simulación, como mediación,  
con Tinkercad® a través de un circuito RC, en combinación con Python®  
para el aprendizaje de la física a nivel superior. Esta propuesta se ubica  
en el contexto de la actividad experimental propia de la epistemología  
de la física, en medio de la situación generada por la pandemia de  
COVID-19, y específicamente en el estudio del circuito RC. Se obtienen  
datos transitorios de voltaje y corriente en dos montajes, real y simulado,  
que son luego analizados con Python en un editor en línea. Los resultados  
señalan que la articulación adecuada de Tinkercad y Python, en montajes  
simulados, son prometedores para el aprendizaje colaborativo de la física  
a partir de la actividad experimental.  
J. A. Peñafiel  
Palabras clave: Trabajo colaborativo, Tinkercad, circuito RC, Python,  
Escuela de Ciencias Básicas  
Politécnico Grancolombiano. Bogotá  
email: japenafiel@poligran.edu.co  
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8238-9758  
enseñanza de la física.  
D. J. Molina  
Escuela de Administración Pública. Bogotá  
email: davidj.molina@esap.edu.co.  
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0478-5311  
Abstract:  
This article describes the potential of simulation, with Tinkercad® through  
a RC circuit, in combination with Python for higher-level physics learning.  
This proposal is focused in the context of the typical experimental activity  
of physics’ epistemology; in the situation generated by the pandemic  
associated with COVID-19. The transient voltage and current data are  
obtained in two assemblies, real and simulated, which will be analyzed  
with Python ® in an online editor. The results indicate that the proper  
articulation of Tinkercad and Python, in simulated setups, are promising  
for collaborative learning of physics from experimental activity.  
J. G Almécida  
Universidad Distrital Franciso José de Caldas. Bogotá  
email: jgmartineza@udistrital.edu.co.  
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0548-1475  
O. J. Suárez  
Departamento de Ciencias Naturales y Exactas,  
Fundación Universitaria Autónoma de Colombia,  
Bogotá  
email: oscar.jardey.suarez@gmail.com.  
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8780-595X  
Keywords: Collaborative work , Tinkercad, RC circuits, Python, teaching  
physics.  
INVENTUM Nº 34 | ISSN 1909-2520 | eISSN 2590-8219 | DOI: 10.26620/UNIMINUTO.INVENTUM.18.34.2023.27-34 |  
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J. A. Peñafiel, D. J. Molina, J. G Almécida, O. J. Suárez.  
Resumo:  
Este artigo descreve o potencial da simulação, com TinkerCad® por  
meio de um circuito RC, em combinação com Python para aprendizado  
de física de alto nível. Esta proposta insere-se no contexto da atividade  
experimental típica da epistemologia da física; na situação gerada  
pela pandemia associada ao COVID-19. Os dados transitórios de tensão  
e corrente são obtidos em duas montagens, real e simulada, que serão  
analisadas com Python ® em um editor online. Os resultados indicam  
que a articulação adequada do Tinkercad e do Python, em configurações  
simuladas, são promissoras para o aprendizado colaborativo de física a  
partir da atividade experimental.  
Palavras-chave: Trabalho colaborativo, Tinkercad, Circuitos RC, Python,  
ensino de física.  
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o respuestas transitorias en procesos de carga y descarga  
de capacitores, entre otros, permite trascender los con-  
ceptos construidos en el aula.  
I. INTRODUCCIÓN  
Actualmente la educación, en diferentes áreas del co-  
nocimiento y niveles educativos, demanda propuestas  
basadas en pedagogías activas [1], [2] que complementen  
las ideas, conceptos y teorías discutidas en la clase  
magistral. En particular, se requieren actividades de  
laboratorio, desde un punto de vista epistemológico, en  
el proceso de enseñanza-aprendizaje de las ciencias y la  
ingeniería [3]. A pesar de la importancia del experimento  
en la formación científica y en la ingeniería, algunos re-  
cursos o espacios necesarios para su actividad pueden  
verse limitados en las instituciones educativas, lo que  
puede constituir un obstáculo para el adecuado desarrollo  
de la actividad experimental.  
Este trabajo se enfoca en identificar la simulación como  
una posible mediación para el aprendizaje de la física a  
través del estudio de un circuito eléctrico RC, apoyado en  
herramientas digitales gratuitas en línea en un ambiente  
colaborativo. Además, muestra las ventajas de las simu-  
laciones de Arduino en el entorno Thinkercad.  
II. HERRAMIENTAS VIRTUALES  
Circuitos de TinkercadCAD: Es un recurso que permite  
implementar prácticas de física electromagnética, espe-  
cialmente circuitos electrónicos, todo de forma virtual.  
Los prototipos incluyen elementos de circuitos básicos  
como resistencias, condensadores, LED, diodos, interrup-  
tores y una amplia gama de sensores.  
La actividad experimental, que constituye un elemento  
epistemológico en el aprendizaje de la física, se ha visto  
afectada por la necesidad del distanciamiento físico  
debido a la pandemia del COVID-19. En este contexto, el  
uso de la simulación como mediación para complementar  
la actividad experimental se ha utilizado con cierto éxito  
[4]-[7]. En la educación en modalidad virtual o a distancia,  
la incorporación de las Tecnologías de la Información y  
las Comunicaciones (TIC) en el estudio a distancia o edu-  
cación virtual surge como una alternativa real que mitiga  
las dificultades que surgen al no poder estar en las salas  
de laboratorio de física.  
Dentro de la gama completa de opciones de simulación  
se encuentra Arduino 1Uno. Arduino es una plataforma  
de computación física de código abierto basada en una  
placa de entrada/salida, que se desarrolla en un entorno  
educativo [10]. Esta herramienta es utilizada en acti-  
vidades de laboratorio y, en general, para el desarrollo  
de proyectos en ambientes de enseñanza. Además, es  
económicamente ventajoso, bastante fácil de usar y está  
ampliamente difundido en la comunidad académica [11]-  
[17].  
La evidencia indica que el uso de simuladores o laborato-  
rios virtuales en la enseñanza de la física mejora, motiva y  
promueve el proceso de aprendizaje [8], [9]. Tinkercad®  
es un simulador orientado al estudio de circuitos electró-  
nicos que puede ser utilizado para diferentes propósitos;  
por ejemplo, para verificación, predicción, simulación o  
complemento de algunos experimentos de laboratorio en  
el contexto de circuitos eléctricos.  
La plataforma se puede programar para realizar tareas  
automáticas como leer y escribir datos en diferentes  
condiciones de trabajo. Por lo tanto, es posible que los  
circuitos que involucran al Arduino permitan ver los datos  
registrados a través de un monitor serial. Lo anterior  
posibilita llevar los datos a formatos adecuados para su  
tratamiento y su respectivo análisis. Recientemente, mostró  
los beneficios de Arduino dentro de Tinkercad en entornos  
de aprendizaje remoto [18].  
El estudio de los principios básicos de los circuitos eléc-  
tricos de corriente continua es un importante desafío  
de aprendizaje, ya que los conceptos involucrados re-  
quieren no solo un tratamiento teórico, sino también un  
enfoque práctico (real o simulado) que brinde confianza  
a los estudiantes en sus predicciones, mejorando la  
comprensión de sus características principales.  
Google Collab: Python es un lenguaje de programación  
de código abierto y multiplataforma, que en los últimos  
tiempos se ha vuelto cada vez más popular en diferen-  
tes áreas del conocimiento incluyendo la ciencia básica  
y la ingeniería [19]. Para el caso particular del presente  
trabajo, se realizaron todos los cálculos pertinentes, me-  
diante el tratamiento y análisis de los datos utilizando  
el Google Colaboratory, o “Colab”, que es un producto  
de Google Research. Entre sus características, Google  
Colab permite la escritura y ejecución de código Python  
a través de un navegador, y es especialmente adecuado  
para el aprendizaje automático, el análisis de datos y los  
procesos de enseñanza remota.  
Los temas tratados en los cursos de física que incorporan  
el estudio del electromagnetismo implican variables eléc-  
tricas y elementos de circuitos eléctricos, pues esto es  
fundamental para comprender el funcionamiento de los  
dispositivos tecnológicos que se utilizan en la vida diaria.  
Por ejemplo, las actividades prácticas que involucren,  
la verificación de relaciones carga-voltaje, corriente-  
voltaje, en diferentes elementos de circuitos eléctricos,  
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Es importante recalcar que existen softwares con capa-  
cidades notables, como Multisims, el cual es, desafor-  
tunadamente, muy costoso y no está al alcance de la  
mayoría de los estudiantes. Por su parte, el software  
Crocodile tiene increíbles oportunidades para construir  
circuitos, sin embargo, no ofrece el mismo nivel de rea-  
lismo y cercanía con una experiencia de laboratorio real  
como lo el que ofrece Tinkercad.  
El registro automático surge como una alternativa, me-  
diante un sistema de adquisición basado en un micro-  
controlador, unas pocas líneas de código y un circuito  
eléctrico básico, es posible ahorrar tiempo y visualizar  
directamente las dependencias entre las cantidades  
físicas en estudio. En la figura 1 se muestra el circuito  
RC utilizado en este trabajo. La figura 2 muestra el mismo  
circuito eléctrico directamente en el entorno de simulación  
de Tinkercad. En cuanto a los valores de los elementos del  
circuito utilizados, estos corresponden a algunos valores  
nominales que se encuentran en el mercado electrónico,  
por lo tanto, R = 1,00 MΩ y C = 1,00 μF.  
Así mismo, existen varios lenguajes de programación de  
alto nivel de desempeño como c++, Java, Fortran etc.,  
sin embargo, las capacidades de compartir, colaborar  
y principalmente la facilidad de aprendizaje hacen de  
Python la opción más “brillante” entre sus competidores.  
Por las razones anteriores hemos optado por estas dos  
opciones gratuitas: Thinkercad y Python.  
III. MONTAJE EXPERIMENTAL  
Y SIMULACIÓN EN TINKERCAD  
El experimento clásico para medir la respuesta transitoria,  
relacionada con la carga o descarga del capacitor, se puede  
realizar utilizando un voltímetro y un cronómetro, un ge-  
nerador de señales y un osciloscopio, o incluso sistemas  
de adquisición de datos de bajo costo como Arduino [15]  
-[17]. Por lo general, la variable eléctrica (voltaje o co-  
rriente) en un elemento del circuito RC (condensador o  
resistencia) se registra en función del tiempo. En general,  
el proceso puede ser propenso a errores humanos de  
precisión, y dependiendo de la velocidad de la carga y  
descarga, lo cual puede ser realmente tedioso [16].  
Figura 1. Diagrama del circuito eléctrico utilizado  
elaborado para la simulación en TinkercCad.  
Fuente: Elaboración propia.  
Figura 2. Mediante el sistema de adquisición de datos realizado en TinkercCad es posible caracterizar el circuito  
obteniendo la información necesaria para su análisis.  
Fuente: Figura realizada por los autores elaborada en el software TinkercCad.  
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La primera etapa de la práctica consistió en aplicar un  
voltaje a través de una fuente de alimentación fija, por  
ejemplo, de 1V. Los voltajes en los terminales de las re-  
sistencias se registraron a través de los pines analógicos  
A0 y A1 del Arduino. La entrada A0 permitió calcular el  
voltaje a través del capacitor, y la diferencia de voltajes  
a través de las entradas A1 y A0 permitió calcular el vol-  
taje a través de la resistencia, y la corriente del circuito  
correspondiente se calculó utilizando la ley de Ohm. En  
esta misma etapa se obtuvieron los datos de la carga tran-  
sitoria del capacitor mediante la integración de la corriente  
en el tiempo (recordar que i = dq/dt). El Arduino Uno se  
programó para que los datos se tomaran cada 300 ms y  
se presentara en el monitor de serie. Lo anterior y como  
herramienta destacable de Tinkercad, permite realizar  
una copia de los datos y ser trasladados a un formato  
adecuado (para el presente estudio, por ejemplo, con  
extensión .csv) para ser tratados en l Python. En el  
Apéndice A de este artículo, se presentan los detalles  
de configuración y código para las lecturas y cálculos  
correspondientes.  
The voltage on the charging capacitor  
1.0  
0.8  
0.6  
0.4  
0.2  
0.0  
Simulated data  
experimental data  
0
1
2
3
4
5
6
7
8
Time (s)  
Current versus time for the charging capacitor  
5
4
3
2
1
0
0
2
4
6
8
Time (s)  
Figura 3. Gráficos transitorios durante la carga del voltaje  
en el capacitor y la corriente del circuito.  
La segunda etapa de este estudio consistió en repetir la  
primera etapa, pero con diferentes voltajes, por ejemplo,  
en el intervalo 1,.00-5.,00 V con incrementos de 0,.50 V.  
Esta última con el fin de encontrar la relación experimen-  
tal Q vs. V del capacitor, similar al estudio basado en  
Arduino de A A. Moya [15].  
Fuente: Elaboración propia.  
Los resultados de la segunda etapa del experimento se  
muestran en la figura 4. Como se mencionó, se repitió  
el procedimiento de la primera etapa para valores de  
alimentación entre 1,.00 y -5,.00 V en pasos de 0,.50 V.  
De la gráfica voltaje (V) vs. carga (μC), ver figura 4, es  
clara la relación lineal entre las cantidades, y por medio  
de ajuste lineal usando una expresión a*x+b se obtuvieron  
los valores de a = 1,.00 μF y b = 0,.00 μC. Así, el valor de  
la ordenada al origen fue cercano a cero y la pendiente  
de 1,.00 μF estuvo en excelente acuerdo con el valor de  
capacitancia del capacitor utilizado en la simulación,  
de 1,.00 μF.  
IV. RESULTADOS EXPERIMENTALES  
El voltaje transitorio para la carga del capacitor se  
muestra en la figura 3a, en este caso la fuente de ali-  
mentación fue de 1 V. Solo por motivos de comparación  
se realizó el experimento real y los datos aparecen en  
la misma curva. Los datos se ajustaron utilizando la  
expresión, a(1–exp(–b*t)), produciendo para los datos  
simulados un resultado de a=0,99V y b=0,999s-1, y para  
los datos experimentales a=1,004V y b=0,925s-1, que  
representan el voltaje máximo y el recíproco de la  
constante de tiempo, respectivamente. Las constantes de  
tiempo obtenidas del análisis anterior fueron =1,00s y  
exp=1,09s estos valores son acordes con el valor teórico  
de la constante de tiempo de teo=RC=1,00s.  
Charge vs voltage relationship on the capacitor  
5.0  
4.5  
Q=(1.003)V + 0.0037  
4.0  
R2=0.9998  
3.5  
3.0  
2.5  
2.0  
1.5  
1.0  
La figura 3b muestra la corriente en el circuito en función  
del tiempo para el mismo valor de tensión de alimenta-  
ción, 1,.00 V. Mediante integración numérica se calculó la  
carga total requerida para que el capacitor alcanzara  
su valor de estado estable. Para esta condición, la carga  
del capacitor fue de 1,.02 μC. De esta forma, se obtuvo  
el primer par de datos tensión carga, correspondiente a  
1,00 V y 1,02 μC.  
1.0  
2.5  
3.0  
3.5  
4.0  
5.0  
1.5  
2.0  
4.5  
Voltage (V)  
Figura 4. Relación carga vs. voltaje en un capacitor,  
C=1,.00 μF.  
Fuente: Elaboración propia.  
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Herramientas virtuales para la enseñanza de la física: circuito RC  
J. A. Peñafiel, D. J. Molina, J. G Almécida, O. J. Suárez.  
[5]  
[6]  
[7]  
[8]  
[9]  
K. E. Chang, Y. L. Chen, H. Y. Lin, yand Y. T. Sung,  
“Effects of learning support in simulation-based  
physics learning”, Comput. Educ., vol. 51, n.º 4,  
pp. 1486-1498, dic. (2008), 1486, doi: 10.1016/j.  
compedu.2008.01.007.  
V. CONCLUSIONES  
El presente trabajo sugiere la relevancia de las herra-  
mientas en línea que permiten actividades colaborativas  
remotas para la enseñanza de la física. Está claro que  
los experimentos físicos en vivo permiten una interacción  
directa del alumno con el tema en cuestión y pueden ser  
realmente significativos para sus procesos de aprendizaje.  
Sin embargo, las ventajas mencionadas a lo largo de este  
documento, se extienden no solo a la creación de un en-  
torno de circuito eléctrico suficientemente interactivo,  
la programación del Arduino, el registro automático y la  
visualización de los datos a través de su monitor serie,  
que en general es cercano a un experimento en vivo. Lo  
anterior constituye la actividad simulada como media-  
ción potencial para el aprendizaje de la física; en el caso  
de estudio, los conceptos relacionados con el circuito  
eléctrico.  
J. O. Breto, M. L. M. Pérez, yand L. Jorge,  
“Simulaciones sobre EJS para aprender fFísica”,  
Latin-American J. Phys. Educ., vol. 13, n.º 2, pp.  
1-6, jun. (2019), 1 https://dialnet.unirioja.es/  
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A. Raviolo and M. Alvarez, “Uso y creación de  
simulaciones en la formación del profesorado:  
Unidad didáctica sobre el movimiento oscilatorio  
armónico”, Lat. Am. J. Phys. Educ., vol. 6, nº 4,  
pp. 628-638, dic. (2012), http://www.lajpe.org.  
R. Haryadi and H. Pujiastuti, “PhET simulation  
software-based learning to improve science  
process skills”, J. Phys. Conf. Ser., vol. 1521,  
n.º 2, art. 022017, (2020), doi: 10.1088/1742-  
6596/1521/2/022017.  
Las actividades descritas permiten a los estudiantes mos-  
trar las variables transitorias propias de los circuitos RC,  
como estudio fundamental dentro de los cursos de Física  
Electromagnética. Además, permite el establecimiento  
cuasi-empírico de relaciones físicas que definen cantida-  
des de vital importancia en las diferentes aplicaciones de  
la física, como la relación carga-tensión en la definición  
de un elemento de circuito como el capacitor.  
M. Spodniaková-Pfefferová, “Computer simulations  
and their influence on students’ understanding of  
oscillatory motion”, Informatics Educ., vol. 14, n.º  
2, pp. 279-289, oct. (2015), 279, doi: 10.15388/  
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[11] F. Önder, E. B. Önder y, and M. Oğur, “Determination  
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D. R. Sokoloff and R. K. Thornton, “Using  
interactive Lecture demostrations to creative an  
active learning environment”, Phys. Teach., vol.  
35, n.º 6, pp. 340-347, sep. (1997), 340, .org/doi:  
10.1119/1.2344715  
[12] A. Moya, “Studying Avogadro’s Law with Arduino”,  
Phys. Teach., vol. 57, n.º 9, pp. 621–623, dic.  
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www.lajpe.org/jan10/22_Gabriela_Garcia.pdf  
[13] F. Önder, E. B. Önder y, and M. Oğur, “Determining  
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Teach., vol. 58, n.º 6, pp. 422-424, sep. (2020),  
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761, dic. 2010, 757, doi: 10.1002/cae.20266.  
[14] N. Pereira, “Measuring the RC time constant with  
Arduino”, Phys. Educ., vol. 51, n.º 6, art. (2016)  
65007, sep. 2016, doi:10.1088/00319120/51/6/06  
5007.  
INVENTUM Nº 34 | ISSN 1909-2520 | eISSN 2590-8219 | DOI: 10.26620/UNIMINUTO.INVENTUM.18.34.2023.27-34 |  
ENERO - JUNIO 2023  
32  
Herramientas virtuales para la enseñanza de la física: circuito RC  
J. A. Peñafiel, D. J. Molina, J. G Almécida, O. J. Suárez.  
[15] A. Moya, “An Arduino experiment to study charge-  
voltage relationships in capacitors”, Phys. Educ.,  
vol. 54, n.º 1, art. 015005, nov. (2019) 1, doi:  
10.1088/1361-6552/aaea1d.  
[19] J. Payne, Python for Teenagers Learn to program  
like a Superhero!, (Deerfield Beach, FloridaFL,  
USA.: Apress, 2019).  
Apéndice A: Detalles sobre la plataforma  
Tinkercad  
[16] C. Galeriu, C. Letson y, and G. Esper, “An Arduino  
Investigation of the RC Circuit”, Phys. Teach.,  
vol. 53, n.º 5, (2015)pp. 285-288, 2015, doi:  
10.1119/1.4917435.  
En el Arduino Uno el Convertidor Analógico-Digital (ADC)  
de los canales A0-A5 utiliza 10 bits, lo que proporciona un  
número en los intervalos de 0 a 1023 (0-(210-1)). Estos  
números deben convertirse a un voltaje en el rango de  
0 a 5,0 V. Los voltajes en A0 y A1 (y, por lo tanto, los  
voltajes en la resistencia) se leen con retrasos de 300  
ms. El voltaje en el capacitor, el tiempo y la corriente  
del circuito en unidades de V, s y μA, se muestran en el  
monitor serial, respectivamente. Esto se muestra observa  
en el recuadro rojo de la figura A1.  
[17] A. Moya, “Connecting Time and Frequency in the  
RC Circuit”, Phys. Teach., vol. 55, n.º 4, (2017) pp.  
228-230, abr. 2017, doi: 10.1119/1.4978721.  
[18] P. Rocca, F. Riggi y, and C. Pinto, “Remotely  
teaching Arduino by means of an online simulator”,  
Phys. Educ., vol. 55, n.º 6, art. (2020), 63003, sep.  
2020, doi: 10.1088/1361-6552/abaa21.  
Figura A1. Entorno de simulación Tinkercad con visualización de datos.  
Fuente: elaboración propia  
A continuación, se puede encontraruna copia del código  
para la adquisición de datos y datos de salida.  
float voltage1 = ((float) voltageA1)*5.0/1023.0;  
float current = (voltage1 - voltage0)/R; // calculation of  
current in A//  
Serial.print(voltage0, 6); //V in Volts //  
Serial.print(“\t”);  
float R = 1; // R in MOhms //  
Serial.print(time, 6); // t in seconds //  
Serial.print(“\t”);  
Serial.println(current, 6); // I in microAmps//  
delay(300); //  
void setup()  
{
Serial.begin(9600);  
}
}
void loop()  
{
int voltageA0 = analogRead(0); //read pin A0//  
int voltageA1 = analogRead(1); //read pin A1//  
unsigned long time_ms = millis();  
float time = ((float) time_ms)/1000.0;  
float voltage0 = ((float) voltageA0)*5.0/1023.0; //  
Convert A0 reading to Volts//  
Análisis de datos en Python en el google Colab  
El rápido crecimiento y la aceptación general que ha  
tenido Python radica en su fácil comprensión y su portabi-  
lidad [10] que le permite ejecutarse en varias plataformas  
INVENTUM Nº 34 | ISSN 1909-2520 | eISSN 2590-8219 | DOI: 10.26620/UNIMINUTO.INVENTUM.18.34.2023.27-34 |  
ENERO - JUNIO 2023  
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Herramientas virtuales para la enseñanza de la física: circuito RC  
J. A. Peñafiel, D. J. Molina, J. G Almécida, O. J. Suárez.  
en línea, fomentando lo que ha fomentado su populari-  
dad en la comunidad estudiantil y científica. Estas y  
más ventajas motivan el análisis de los datos obtenidos  
a través del lenguaje de programación, el cual además  
cuenta con amplias bibliotecas que permiten al estudiante  
o programador enfocarse en su principal problema de  
estudio al utilizar las herramientas que contienen estas  
bibliotecas.  
Para el tratamiento de los datos en esta práctica se uti-  
lizaron las bibliotecas numéricas NnumPpy, la biblioteca  
de visualización Mmatplotlib. Las bibliotecas csv CSV y  
SsciPpy se usaron para leer los datos csv CSV y ajustarlos.  
El entorno de colaboración de Google permitió cargar los  
archivos correspondientes a los diferentes voltajes de la  
fuente de alimentación utilizada durante la práctica. Ver  
el cuadro rojo en la figura A2 y cuadro rojo allí.  
Figura A2. Entorno Google Ccolab, que representa los archivos de datos a procesar.  
Fuente: elaboración propia  
A continuación, se muestra una copia del código con los  
respectivos comentarios para el procesamiento y visuali-  
zación de los datos.  
C=(h/2)*(corriente[0] + 2 * sum(corriente[1:n]) +  
corriente[n-1])## microC  
Cs.append(C)  
# cell to plot and adjust the voltage vs charge curve  
plt.figure(3,dpi=120)  
plt.title(“Carga vs Voltaje”)  
plt.plot(Vs,Cs,’bo’)  
#plt.plot(Vs,Cs)  
plt.xlabel(‘Voltaje(V)’)  
# cell to read all of the data  
Vs=[]  
Cs=[]  
for x in range(1, 10, 1):  
ini=’/content/’  
x=(x+1)/2  
plt.ylabel(‘Carga($\mu C$)’)  
aa= str(x)  
dir1=ini+aa  
dir2=dir1+’V.csv’  
def func(x, a, b):  
#return a*(1-np.exp(-b*x))  
return a*x+b  
with open(dir2,’r’) as p:  
rawdata= list(csv.reader(p,delimiter=”,”))  
datos = np.array(rawdata[1:],dtype=np.float) #convert  
to data array  
voltaje = datos[:,0]  
tiempo = datos[:,1]  
corriente = datos[:,2]  
h=tiempo[1]-tiempo[0]## en ms  
n=len(tiempo)# number of data  
#j=0  
initialGuess = [1.0,1.0]  
popt, pcov = curve_fit(func, Vs, Cs, initialGuess)  
print(popt)  
plt.text(1, 4, r’$Q=(%1.3f)V+0.0037$’%(popt[0]),  
fontsize=10)  
plt.text(1, 3.5, r’$R^2=0.9998$’, fontsize=10)  
#plt.text(1, 3, r’$Q(\mu C)=mV+b$’, fontsize=15)(%s)’%(a)  
Vs_array = np.array(Vs)  
plt.plot(Vs_array,popt[0]*Vs_array+popt[1])  
#plt.savefig(‘CvsQ.svg’, format=’svg’, dpi=1200)  
plt.savefig(‘CvsQ.png’)  
V=voltaje[n-1]  
Vs.append(V)  
#print(V)  
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