Visualización automatizada de datos EIS con Python

Visualización automatizada de datos EIS con Python

Este proyecto consiste en la creación de una herramienta científica en Python para visualizar y analizar datos obtenidos mediante Espectroscopía de Impedancia Electroquímica (EIS), técnica clave en el estudio de materiales funcionales, sensores y superficies electroactivas. El objetivo es automatizar la lectura de archivos experimentales y la generación de gráficos profesionales listos.

Flujo del programa
Carga del archivo: El usuario sube un archivo .txt desde su computador.
Preprocesamiento: Conversión de texto a números, corrección de formato decimal europeo (coma → punto), y cálculo de la parte imaginaria positiva.
Generación de gráficos limpios:
Nyquist: con eje Y negativo (-Z''), respetando la convención formal.
Bode log-log: transformación logarítmica de ambos ejes para visualizar tendencias en todo el espectro.
Bode fase: fase graficada con eje invertido para reflejar correctamente los valores negativos.
Exportación: Los gráficos son guardados en formato .png de alta calidad, sin títulos y listos para ser incluidos en publicaciones.

Python como lenguaje base y Google Colab como entorno de ejecución. Librerías: pandas, numpy, matplotlib. Formato de entrada de datos en .txt

Este proyecto demuestra cómo es posible integrar herramientas de programación desde un nivel básico para resolver necesidades reales de investigación científica. A través del uso de Python, se logró automatizar y estandarizar la generación de gráficos de EIS, optimizando el tiempo de análisis y asegurando la calidad visual requerida para entornos académicos y profesionales.