diff --git a/README.md b/README.md
index 06815a0..9febb73 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -2,6 +2,7 @@
 
 Esse é um módulo que tem como objetivo auxiliar alunos de exatas com os trabalhos do seu curso. Atualmente, contém funções para os seguintes assuntos:
 * Física experimental: esse é o módulo mais desenvolvido, contém funções relacionadas à propagação de incertezas e manipulação dos dados utilizados, inclusive através do Método dos Mínimos Quadrados;
-* Cálculo numérico: esse módulo não tem muitas funções, mas busca implementar conceitos explorados na matéria. Não está completo, e só recomendo usar as funções depois de ter entendido bem o que elas fazem e como fazem.
+* Cálculo numérico: esse módulo não tem muitas funções, mas busca implementar conceitos explorados na matéria. Não está completo, e só recomendo usar as funções depois de ter entendido bem o que elas fazem e como fazem;
+* Circuitos elétricos: esse módulo por enquanto só auxilia no tratamento de fasores e contém algumas constantes relacionadas a componentes simétricas.
 
 O tutorial para o módulo pode ser encontrado no formato Jupyter Notebook [aqui](tutorial_aluno_exatas.ipynb) e no formato Markdown [aqui](tutorial_aluno_exatas.md).
diff --git a/aluno_exatas/__init__.py b/aluno_exatas/__init__.py
index fc34e5b..3671217 100644
--- a/aluno_exatas/__init__.py
+++ b/aluno_exatas/__init__.py
@@ -1,2 +1,3 @@
 import aluno_exatas.fis_exp
-import aluno_exatas.calc_num
\ No newline at end of file
+import aluno_exatas.calc_num
+import aluno_exatas.circuitos_eletricos
\ No newline at end of file
diff --git a/aluno_exatas/circuitos_eletricos/__init__.py b/aluno_exatas/circuitos_eletricos/__init__.py
new file mode 100644
index 0000000..0f4b683
--- /dev/null
+++ b/aluno_exatas/circuitos_eletricos/__init__.py
@@ -0,0 +1,2 @@
+import aluno_exatas.circuitos_eletricos.fasores
+import aluno_exatas.circuitos_eletricos.componentes_simetricas
\ No newline at end of file
diff --git a/aluno_exatas/circuitos_eletricos/componentes_simetricas.py b/aluno_exatas/circuitos_eletricos/componentes_simetricas.py
new file mode 100644
index 0000000..ecd905f
--- /dev/null
+++ b/aluno_exatas/circuitos_eletricos/componentes_simetricas.py
@@ -0,0 +1,23 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""Esse módulo define constantes que são úteis para trabalhar-se
+com componentes simétricas em circuitos elétricos trifásicos.
+"""
+
+import numpy as np
+from aluno_exatas.circuitos_eletricos.fasores import p2c
+
+# relação entre fases
+alpha = p2c(1,120)
+
+# matriz que multiplica a matriz de componentes
+T = [[1, 1, 1],
+     [1, alpha**2, alpha],
+     [1, alpha, alpha**2]]
+T = np.array(T)
+
+# inversa de T
+T_i = [[1, 1, 1],
+       [1, alpha, alpha**2],
+       [1, alpha**2, alpha]]
+T_i = 1/3 * np.array(T_i)
diff --git a/aluno_exatas/circuitos_eletricos/fasores.py b/aluno_exatas/circuitos_eletricos/fasores.py
new file mode 100644
index 0000000..3008b7b
--- /dev/null
+++ b/aluno_exatas/circuitos_eletricos/fasores.py
@@ -0,0 +1,44 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""Esse módulo contém funções que permitem trabalhar-se 
+facilmente com fasores, que normalmente são representados 
+na forma polar.
+"""
+
+import numpy as np
+from functools import partial
+
+
+def polar_para_complexo(r: float, angle: float, degree=True):
+    """Essa função converte números complexos representados 
+    em coordenadas polares para números complexos normais. 
+    Pode receber o ângulo em radianos ou em graus.
+    """
+
+    if degree:
+        return r * np.exp(1j * np.deg2rad(angle))
+    else:
+        return r * np.exp(1j * angle)
+
+
+def complexo_para_polar(n: complex, degree=True):
+    """Essa função recebe números complexos e retorna 
+    coordenadas polares. Pode retornar o ângulo em radianos 
+    ou em graus.
+    """
+
+    if degree:
+        return np.abs(n), np.rad2deg(np.angle(n))
+    else:
+        return np.abs(n), np.angle(n)
+
+
+p2c = polar_para_complexo
+c2p = complexo_para_polar
+
+p2cr = partial(polar_para_complexo, degree=False)
+p2cr.__doc__ = '''Faz a mesma coisa que p2c, mas está configurada
+para ângulos em radianos como padrão.'''
+
+c2pr = partial(complexo_para_polar, degree=False)
+c2pr.__doc__ = '''Faz a mesma coisa que c2p, mas está configurada
+para ângulos em radianos como padrão.'''
diff --git a/setup.py b/setup.py
index 5d62336..6a76f07 100644
--- a/setup.py
+++ b/setup.py
@@ -2,7 +2,7 @@ from setuptools import setup
 
 setup(
     name='aluno_exatas',
-    version='0.8.3',
+    version='0.8.4',
     packages=['aluno_exatas'],
     install_requires = ['numpy', 'sympy'],
     license='MIT License',
diff --git a/tutorial_aluno_exatas.ipynb b/tutorial_aluno_exatas.ipynb
index 0c37e36..38ce1c7 100644
--- a/tutorial_aluno_exatas.ipynb
+++ b/tutorial_aluno_exatas.ipynb
@@ -6,7 +6,19 @@
    "source": [
     "# Tutorial para o módulo *aluno_exatas*\n",
     "\n",
-    "## *aluno_exatas.fis\\_exp*\n",
+    "Esse tutorial tem como objetivo explorar os módulos contidos no módulo `aluno_exatas`.\n",
+    "\n",
+    "Atualmente, os módulos disponíveis são:\n",
+    "* [`aluno_exatas.fis_exp`](#aluno_exatas.fis_exp)\n",
+    "* [`aluno_exatas.calc_num`](#aluno_exatas.calc_num)\n",
+    "* [`aluno_exatas.circuitos_eletricos`](#aluno_exatas.circuitos_eletricos)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## *aluno_exatas.fis_exp*\n",
     "\n",
     "Esse módulo tem como objetivo auxiliar o aluno que está cursando física experimental. Além de automatizar a propagação, permite gerar funções que facilitam a manipulação dos dados medidos.\n",
     "\n",
@@ -45,21 +57,21 @@
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "Função principal:  a**2 + b*c\n",
-      "Variáveis da função principal:  {c, b, a} \n",
+      "Função principal: a**2 + b*c\n",
+      "Variáveis da função principal: {c, b, a}\n",
       "\n",
-      "Propagação de incertezas da função principal:  sqrt(4*a**2*u_a**2 + b**2*u_c**2 + c**2*u_b**2)\n",
-      "Incertezas da propagação de incertezas:  [u_c, u_b, u_a]\n"
+      "Propagação de incertezas da função principal: sqrt(4*a**2*u_a**2 + b**2*u_c**2 + c**2*u_b**2)\n",
+      "Incertezas da propagação de incertezas: [u_c, u_b, u_a]\n"
      ]
     }
    ],
    "source": [
     "f = fe.FisExp('a**2+b*c')\n",
     "\n",
-    "print ('Função principal: ', f.funcao)\n",
-    "print ('Variáveis da função principal: ', f.variaveis, '\\n')\n",
-    "print ('Propagação de incertezas da função principal: ', f.propagacao)\n",
-    "print ('Incertezas da propagação de incertezas: ', list(f.incertezas.values()))"
+    "print (f'Função principal: {f.funcao}')\n",
+    "print (f'Variáveis da função principal: {f.variaveis}\\n')\n",
+    "print (f'Propagação de incertezas da função principal: {f.propagacao}')\n",
+    "print (f'Incertezas da propagação de incertezas: {list(f.incertezas.values())}')"
    ]
   },
   {
@@ -80,8 +92,8 @@
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "Função com valores constantes substituídos:  2*c + 16\n",
-      "Propagação com valores constantes substituídos:  sqrt(c**2*u_b**2 + 80)\n"
+      "Função com valores constantes substituídos: 2*c + 16\n",
+      "Propagação com valores constantes substituídos: sqrt(c**2*u_b**2 + 80)\n"
      ]
     }
    ],
@@ -89,8 +101,8 @@
     "f.valores_conhecidos = {'a':4, 'b':2}\n",
     "f.incertezas_conhecidas = {'a':1, 'c':2}\n",
     "\n",
-    "print ('Função com valores constantes substituídos: ', f.funcao_substituida)\n",
-    "print ('Propagação com valores constantes substituídos: ', f.propagacao_substituida)"
+    "print (f'Função com valores constantes substituídos: {f.funcao_substituida}')\n",
+    "print (f'Propagação com valores constantes substituídos: {f.propagacao_substituida}')"
    ]
   },
   {
@@ -112,7 +124,7 @@
      "output_type": "stream",
      "text": [
       "Função principal avaliada em c=5: 26\n",
-      "Propagação avaliada em c=5, u_b=1 10.246950765959598\n"
+      "Propagação avaliada em c=5, u_b=1: 10.246950765959598\n"
      ]
     }
    ],
@@ -120,8 +132,8 @@
     "f.gerar_funcao(['c'])\n",
     "f.gerar_propagacao(['c','u_b'])\n",
     "\n",
-    "print ('Função principal avaliada em c=5:', f.funcao_gerada(5))\n",
-    "print ('Propagação avaliada em c=5, u_b=1', f.propagacao_gerada(5,1))"
+    "print (f'Função principal avaliada em c=5: {f.funcao_gerada(5)}')\n",
+    "print (f'Propagação avaliada em c=5, u_b=1: {f.propagacao_gerada(5,1)}')"
    ]
   },
   {
@@ -140,8 +152,8 @@
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "Função principal avaliada em diferentes valores de c:  [ 16.  41.  66.  91. 116.]\n",
-      "Propagação avaliada em diferentes valores de c e u_b:  [ 8.94427191 15.37042615 50.7937004  75.5314504  50.7937004 ]\n"
+      "Função principal avaliada em diferentes valores de c: [ 16.  41.  66.  91. 116.]\n",
+      "Propagação avaliada em diferentes valores de c e u_b: [ 8.94427191 15.37042615 50.7937004  75.5314504  50.7937004 ]\n"
      ]
     }
    ],
@@ -149,8 +161,8 @@
     "c = np.linspace(0,50,5)\n",
     "u_b = np.array([1,1,2,2,1])\n",
     "\n",
-    "print ('Função principal avaliada em diferentes valores de c: ', f.funcao_gerada(c))\n",
-    "print ('Propagação avaliada em diferentes valores de c e u_b: ', f.propagacao_gerada(c, u_b))"
+    "print (f'Função principal avaliada em diferentes valores de c: {f.funcao_gerada(c)}')\n",
+    "print (f'Propagação avaliada em diferentes valores de c e u_b: {f.propagacao_gerada(c, u_b)}')"
    ]
   },
   {
@@ -323,10 +335,10 @@
    "outputs": [],
    "source": [
     "def f(x):\n",
-    "    return x+np.cos(x)\n",
+    "    return x + np.cos(x)\n",
     "\n",
     "def flinha(x):\n",
-    "    return 1-np.sin(x)"
+    "    return 1 - np.sin(x)"
    ]
   },
   {
@@ -366,9 +378,9 @@
     "b_bi = 0.0\n",
     "\n",
     "print('Função inicial avaliada nas aproximações iniciais:')\n",
-    "print('f(-1) =', f(-1))\n",
-    "print('f(0) =', f(0))\n",
-    "print('f(1) =', f(1))"
+    "print(f'f(-1) = {f(-1)}')\n",
+    "print(f'f(0) = {f(0)}')\n",
+    "print(f'f(1) = {f(1)}')"
    ]
   },
   {
@@ -392,7 +404,7 @@
      "output_type": "stream",
      "text": [
       "Raiz encontrada pelo método da secante:\n",
-      "x = -0.7390851332151607 | xo = -0.7390851332151607\n",
+      "x = -0.7390851332151607 | xo =-0.7390851332151607\n",
       "f(x) = 0.0 | f(xo) = 0.0\n",
       "\n",
       "Raiz encontrada pelo método de Newton:\n",
@@ -413,17 +425,177 @@
     "    \n",
     "    a_bi, b_bi = cn.metodo_bisseccao(f, a_bi, b_bi)\n",
     "\n",
+    "\n",
     "print('Raiz encontrada pelo método da secante:')\n",
-    "print('x =', x_secante, '| xo =', xo_secante)\n",
-    "print('f(x) =', f(x_secante), '| f(xo) =', f(xo_secante))\n",
+    "print(f'x = {x_secante} | xo ={xo_secante}')\n",
+    "print(f'f(x) = {f(x_secante)} | f(xo) = {f(xo_secante)}')\n",
     "\n",
     "print('\\nRaiz encontrada pelo método de Newton:')\n",
-    "print('x =', x_newton)\n",
-    "print('f(x) =', f(x_newton))\n",
+    "print(f'x = {x_newton}')\n",
+    "print(f'f(x) = {f(x_newton)}')\n",
     "\n",
     "print('\\nIntervalo encontrado pelo método da bissecção:')\n",
-    "print('Raiz está entre:', (a_bi, b_bi))\n",
-    "print('f(a) =', f(a_bi), '| f(b) =', f(b_bi))"
+    "print(f'Raiz está entre: {(a_bi, b_bi)}')\n",
+    "print(f'f(a) = {f(a_bi)} | f(b) = {f(b_bi)}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## *aluno_exatas.circuitos_eletricos*\n",
+    "\n",
+    "Esse módulo tem como função auxiliar o aluno que está cursando circuitos elétricos. Sua principal função é a implementação de funções que facilitam o uso de fasores.\n",
+    "\n",
+    "#### Importando módulos úteis:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import aluno_exatas.circuitos_eletricos as ce\n",
+    "import numpy as np"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Fasores\n",
+    "\n",
+    "Essas funções permitem fazer a conversão entre números complexos nativos de Python e a representação fasorial (magnitude e defasagem).\n",
+    "\n",
+    "#### Importando as funções relativas a fasores:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from aluno_exatas.circuitos_eletricos.fasores import *"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### Definindo constantes para serem testadas\n",
+    "\n",
+    "Vamos definir o mesmo número em duas representações diferentes, e verificar que as funções utilizadas retornam a mesma coisa."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Ângulo em radianos: 0.9273 e em graus: 53.1301\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "numero_complexo = 3 + 4j\n",
+    "\n",
+    "magnitude = 5\n",
+    "angulo_rad = np.arctan(4 / 3)\n",
+    "angulo_deg = np.rad2deg(angulo_rad)\n",
+    "\n",
+    "print(f'Ângulo em radianos: {angulo_rad:1.4f} e em graus: {angulo_deg:1.4f}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### Funções do módulo\n",
+    "\n",
+    "O módulo define duas funções base:\n",
+    "* `complexo_para_polar`;\n",
+    "* `polar_para_complexo`.\n",
+    "\n",
+    "No entanto, essas funções têm nomes muito longos, e portanto é mais simples utilizar as versões com nomes simplificados:\n",
+    "* `c2p`: converte números complexos para representação fasorial;\n",
+    "* `p2c`: converte a representação fasorial para um número complexo;\n",
+    "* `c2pr`: a mesma coisa que `c2p`, mas os ângulos são representados em radianos;\n",
+    "* `p2cr`: a mesma coisa que `p2c`, mas os ângulos são representados em radianos;"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "O número (3+4j) em coordenadas polares utilizando graus é: (5.0, 53.13010235415598).\n",
+      "O número (3+4j) em coordenadas polares utilizando radianos é: (5.0, 0.9272952180016122).\n",
+      "\n",
+      "O fasor de magnitude 5 e com defasagem 53.1301 graus ou 0.9273 rad é igual a (3+4j)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(f'O número {numero_complexo} em coordenadas polares utilizando graus é: {c2p(numero_complexo)}.')\n",
+    "print(f'O número {numero_complexo} em coordenadas polares utilizando radianos é: {c2pr(numero_complexo)}.\\n')\n",
+    "\n",
+    "print(f'O fasor de magnitude {magnitude} e com defasagem {angulo_deg:1.4f} graus ou {angulo_rad:1.4f} rad é igual a {p2c(magnitude, angulo_deg):1.4}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### Testando ida e volta das funções\n",
+    "\n",
+    "Dado que as funções aqui exploradas permitem a conversão entre duas representações, é de se esperar que elas permitam reverter uma conversão. Isso pode ser observado abaixo."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Número complexo -  velho: (3+4j) e novo: (3+4j).\n",
+      "\n",
+      "Magnitude - velha: 5.0000 e nova: 5.0000.\n",
+      "Ângulo em graus - velho: 53.1301 e novo: 53.1301.\n",
+      "\n",
+      "Magnitude - velha: 5.0000 e nova: 5.0000.\n",
+      "Ângulo em radianos - velho: 0.9273 e novo: 0.9273.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "numero_complexo_novo = p2c(*c2p(numero_complexo))\n",
+    "\n",
+    "print(f'Número complexo -  velho: {numero_complexo:1.4} e novo: {numero_complexo_novo:1.4}.\\n')\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "magnitude_nova, angulo_deg_novo = c2p(p2c(magnitude, angulo_deg))\n",
+    "\n",
+    "print(f'Magnitude - velha: {magnitude:1.4f} e nova: {magnitude_nova:1.4f}.')\n",
+    "print(f'Ângulo em graus - velho: {angulo_deg:1.4f} e novo: {angulo_deg_novo:1.4f}.\\n')\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "magnitude_nova, angulo_rad_novo = c2pr(p2cr(magnitude, angulo_rad))\n",
+    "\n",
+    "print(f'Magnitude - velha: {magnitude:1.4f} e nova: {magnitude_nova:1.4f}.')\n",
+    "print(f'Ângulo em radianos - velho: {angulo_rad:1.4f} e novo: {angulo_rad_novo:1.4f}.')"
    ]
   },
   {
diff --git a/tutorial_aluno_exatas.md b/tutorial_aluno_exatas.md
index c767f59..866e153 100644
--- a/tutorial_aluno_exatas.md
+++ b/tutorial_aluno_exatas.md
@@ -1,7 +1,14 @@
 
 # Tutorial para o módulo *aluno_exatas*
 
-## *aluno_exatas.fis\_exp*
+Esse tutorial tem como objetivo explorar os módulos contidos no módulo `aluno_exatas`.
+
+Atualmente, os módulos disponíveis são:
+* [`aluno_exatas.fis_exp`](#aluno_exatas.fis_exp)
+* [`aluno_exatas.calc_num`](#aluno_exatas.calc_num)
+* [`aluno_exatas.circuitos_eletricos`](#aluno_exatas.circuitos_eletricos)
+
+## *aluno_exatas.fis_exp*
 
 Esse módulo tem como objetivo auxiliar o aluno que está cursando física experimental. Além de automatizar a propagação, permite gerar funções que facilitam a manipulação dos dados medidos.
 
@@ -25,17 +32,17 @@ A variável `f` irá conter um objeto `FisExp` cuja função principal é `a+b*c
 ```python
 f = fe.FisExp('a**2+b*c')
 
-print ('Função principal: ', f.funcao)
-print ('Variáveis da função principal: ', f.variaveis, '\n')
-print ('Propagação de incertezas da função principal: ', f.propagacao)
-print ('Incertezas da propagação de incertezas: ', list(f.incertezas.values()))
+print (f'Função principal: {f.funcao}')
+print (f'Variáveis da função principal: {f.variaveis}\n')
+print (f'Propagação de incertezas da função principal: {f.propagacao}')
+print (f'Incertezas da propagação de incertezas: {list(f.incertezas.values())}')
 ```
 
-    Função principal:  a**2 + b*c
-    Variáveis da função principal:  {c, b, a} 
+    Função principal: a**2 + b*c
+    Variáveis da função principal: {c, b, a}
     
-    Propagação de incertezas da função principal:  sqrt(4*a**2*u_a**2 + b**2*u_c**2 + c**2*u_b**2)
-    Incertezas da propagação de incertezas:  [u_c, u_b, u_a]
+    Propagação de incertezas da função principal: sqrt(4*a**2*u_a**2 + b**2*u_c**2 + c**2*u_b**2)
+    Incertezas da propagação de incertezas: [u_c, u_b, u_a]
 
 
 #### Definindo valores conhecidos
@@ -47,12 +54,12 @@ Nesse caso, os valores de `a` e `b` são constantes, assim como as incertezas de
 f.valores_conhecidos = {'a':4, 'b':2}
 f.incertezas_conhecidas = {'a':1, 'c':2}
 
-print ('Função com valores constantes substituídos: ', f.funcao_substituida)
-print ('Propagação com valores constantes substituídos: ', f.propagacao_substituida)
+print (f'Função com valores constantes substituídos: {f.funcao_substituida}')
+print (f'Propagação com valores constantes substituídos: {f.propagacao_substituida}')
 ```
 
-    Função com valores constantes substituídos:  2*c + 16
-    Propagação com valores constantes substituídos:  sqrt(c**2*u_b**2 + 80)
+    Função com valores constantes substituídos: 2*c + 16
+    Propagação com valores constantes substituídos: sqrt(c**2*u_b**2 + 80)
 
 
 #### Criação de funções
@@ -64,12 +71,12 @@ Agora são criadas funções para calcular o valor da função principal e da pr
 f.gerar_funcao(['c'])
 f.gerar_propagacao(['c','u_b'])
 
-print ('Função principal avaliada em c=5:', f.funcao_gerada(5))
-print ('Propagação avaliada em c=5, u_b=1', f.propagacao_gerada(5,1))
+print (f'Função principal avaliada em c=5: {f.funcao_gerada(5)}')
+print (f'Propagação avaliada em c=5, u_b=1: {f.propagacao_gerada(5,1)}')
 ```
 
     Função principal avaliada em c=5: 26
-    Propagação avaliada em c=5, u_b=1 10.246950765959598
+    Propagação avaliada em c=5, u_b=1: 10.246950765959598
 
 
 Essas funções também podem ser utilizadas com valores armazenados em `numpy.arrays`, o que permite que sejam avaliadas em vários pontos. Quando os parâmetros das funções são vários `numpy.arrays`, a função é avaliada de forma sequencial, seguindo a sequência de cada array (portanto, os vetores precisam ter o mesmo tamanho).
@@ -79,12 +86,12 @@ Essas funções também podem ser utilizadas com valores armazenados em `numpy.a
 c = np.linspace(0,50,5)
 u_b = np.array([1,1,2,2,1])
 
-print ('Função principal avaliada em diferentes valores de c: ', f.funcao_gerada(c))
-print ('Propagação avaliada em diferentes valores de c e u_b: ', f.propagacao_gerada(c, u_b))
+print (f'Função principal avaliada em diferentes valores de c: {f.funcao_gerada(c)}')
+print (f'Propagação avaliada em diferentes valores de c e u_b: {f.propagacao_gerada(c, u_b)}')
 ```
 
-    Função principal avaliada em diferentes valores de c:  [ 16.  41.  66.  91. 116.]
-    Propagação avaliada em diferentes valores de c e u_b:  [ 8.94427191 15.37042615 50.7937004  75.5314504  50.7937004 ]
+    Função principal avaliada em diferentes valores de c: [ 16.  41.  66.  91. 116.]
+    Propagação avaliada em diferentes valores de c e u_b: [ 8.94427191 15.37042615 50.7937004  75.5314504  50.7937004 ]
 
 
 #### Funcionalidades extra
@@ -191,10 +198,10 @@ A definição da derivada é necessária para o método de Newton.
 
 ```python
 def f(x):
-    return x+np.cos(x)
+    return x + np.cos(x)
 
 def flinha(x):
-    return 1-np.sin(x)
+    return 1 - np.sin(x)
 ```
 
 #### Definindo aproximações iniciais para os métodos da secante, newton e bissecção
@@ -214,9 +221,9 @@ a_bi = -1.0
 b_bi = 0.0
 
 print('Função inicial avaliada nas aproximações iniciais:')
-print('f(-1) =', f(-1))
-print('f(0) =', f(0))
-print('f(1) =', f(1))
+print(f'f(-1) = {f(-1)}')
+print(f'f(0) = {f(0)}')
+print(f'f(1) = {f(1)}')
 ```
 
     Função inicial avaliada nas aproximações iniciais:
@@ -240,21 +247,22 @@ for i in range(10):
     
     a_bi, b_bi = cn.metodo_bisseccao(f, a_bi, b_bi)
 
+
 print('Raiz encontrada pelo método da secante:')
-print('x =', x_secante, '| xo =', xo_secante)
-print('f(x) =', f(x_secante), '| f(xo) =', f(xo_secante))
+print(f'x = {x_secante} | xo ={xo_secante}')
+print(f'f(x) = {f(x_secante)} | f(xo) = {f(xo_secante)}')
 
 print('\nRaiz encontrada pelo método de Newton:')
-print('x =', x_newton)
-print('f(x) =', f(x_newton))
+print(f'x = {x_newton}')
+print(f'f(x) = {f(x_newton)}')
 
 print('\nIntervalo encontrado pelo método da bissecção:')
-print('Raiz está entre:', (a_bi, b_bi))
-print('f(a) =', f(a_bi), '| f(b) =', f(b_bi))
+print(f'Raiz está entre: {(a_bi, b_bi)}')
+print(f'f(a) = {f(a_bi)} | f(b) = {f(b_bi)}')
 ```
 
     Raiz encontrada pelo método da secante:
-    x = -0.7390851332151607 | xo = -0.7390851332151607
+    x = -0.7390851332151607 | xo =-0.7390851332151607
     f(x) = 0.0 | f(xo) = 0.0
     
     Raiz encontrada pelo método de Newton:
@@ -265,3 +273,102 @@ print('f(a) =', f(a_bi), '| f(b) =', f(b_bi))
     Raiz está entre: (-0.7392578125, -0.73828125)
     f(a) = -0.0002890091467900868 | f(b) = 0.001345149751805108
 
+
+## *aluno_exatas.circuitos_eletricos*
+
+Esse módulo tem como função auxiliar o aluno que está cursando circuitos elétricos. Sua principal função é a implementação de funções que facilitam o uso de fasores.
+
+#### Importando módulos úteis:
+
+
+```python
+import aluno_exatas.circuitos_eletricos as ce
+import numpy as np
+```
+
+### Fasores
+
+Essas funções permitem fazer a conversão entre números complexos nativos de Python e a representação fasorial (magnitude e defasagem).
+
+#### Importando as funções relativas a fasores:
+
+
+```python
+from aluno_exatas.circuitos_eletricos.fasores import *
+```
+
+#### Definindo constantes para serem testadas
+
+Vamos definir o mesmo número em duas representações diferentes, e verificar que as funções utilizadas retornam a mesma coisa.
+
+
+```python
+numero_complexo = 3 + 4j
+
+magnitude = 5
+angulo_rad = np.arctan(4 / 3)
+angulo_deg = np.rad2deg(angulo_rad)
+
+print(f'Ângulo em radianos: {angulo_rad:1.4f} e em graus: {angulo_deg:1.4f}')
+```
+
+    Ângulo em radianos: 0.9273 e em graus: 53.1301
+
+
+#### Funções do módulo
+
+O módulo define duas funções base:
+* `complexo_para_polar`;
+* `polar_para_complexo`.
+
+No entanto, essas funções têm nomes muito longos, e portanto é mais simples utilizar as versões com nomes simplificados:
+* `c2p`: converte números complexos para representação fasorial;
+* `p2c`: converte a representação fasorial para um número complexo;
+* `c2pr`: a mesma coisa que `c2p`, mas os ângulos são representados em radianos;
+* `p2cr`: a mesma coisa que `p2c`, mas os ângulos são representados em radianos;
+
+
+```python
+print(f'O número {numero_complexo} em coordenadas polares utilizando graus é: {c2p(numero_complexo)}.')
+print(f'O número {numero_complexo} em coordenadas polares utilizando radianos é: {c2pr(numero_complexo)}.\n')
+
+print(f'O fasor de magnitude {magnitude} e com defasagem {angulo_deg:1.4f} graus ou {angulo_rad:1.4f} rad é igual a {p2c(magnitude, angulo_deg):1.4}')
+```
+
+    O número (3+4j) em coordenadas polares utilizando graus é: (5.0, 53.13010235415598).
+    O número (3+4j) em coordenadas polares utilizando radianos é: (5.0, 0.9272952180016122).
+    
+    O fasor de magnitude 5 e com defasagem 53.1301 graus ou 0.9273 rad é igual a (3+4j)
+
+
+#### Testando ida e volta das funções
+
+Dado que as funções aqui exploradas permitem a conversão entre duas representações, é de se esperar que elas permitam reverter uma conversão. Isso pode ser observado abaixo.
+
+
+```python
+numero_complexo_novo = p2c(*c2p(numero_complexo))
+
+print(f'Número complexo -  velho: {numero_complexo:1.4} e novo: {numero_complexo_novo:1.4}.\n')
+
+
+magnitude_nova, angulo_deg_novo = c2p(p2c(magnitude, angulo_deg))
+
+print(f'Magnitude - velha: {magnitude:1.4f} e nova: {magnitude_nova:1.4f}.')
+print(f'Ângulo em graus - velho: {angulo_deg:1.4f} e novo: {angulo_deg_novo:1.4f}.\n')
+
+
+magnitude_nova, angulo_rad_novo = c2pr(p2cr(magnitude, angulo_rad))
+
+print(f'Magnitude - velha: {magnitude:1.4f} e nova: {magnitude_nova:1.4f}.')
+print(f'Ângulo em radianos - velho: {angulo_rad:1.4f} e novo: {angulo_rad_novo:1.4f}.')
+```
+
+    Número complexo -  velho: (3+4j) e novo: (3+4j).
+    
+    Magnitude - velha: 5.0000 e nova: 5.0000.
+    Ângulo em graus - velho: 53.1301 e novo: 53.1301.
+    
+    Magnitude - velha: 5.0000 e nova: 5.0000.
+    Ângulo em radianos - velho: 0.9273 e novo: 0.9273.
+