3. 编写函数，使用非递归方法对整数进行因数分解

以下是使用非递归方法对整数进行因数分解的 Python 代码实现：

def factorize(num):
    factors = []
    divisor = 2
    while num >= divisor:
        if num % divisor == 0:
            factors.append(divisor)
            num = num / divisor
        else:
            divisor += 1
    return factors

函数 `factorize(num)` 接受一个整数 `num` 作为参数，返回一个列表，该列表包含 `num` 的因数。函数使用变量 `factors` 来保存因数列表，使用变量 `divisor` 来表示当前正在测试的除数。

函数使用一个循环，如果 `num` 可以被 `divisor` 整除，则将 `divisor` 加入到因数列表 `factors` 中，并将 `num` 更新为 `num` 除以 `divisor` 的结果。否则，将 `divisor` 加一，继续测试下一个可能的因数。

当 `divisor` 大于 `num` 时，说明已经找到了 `num` 的所有因数，循环结束，返回因数列表 `factors`。

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python使用递归函数写分解质因数

以下是使用递归函数写分解质因数的Python代码：

def factorization(num, factor_list=[]):
    """
    递归函数，分解质因数
    :param num: 待分解的数
    :param factor_list: 分解出的质因数列表
    :return: 分解出的质因数列表
    """
    if num == 1:
        return factor_list
    for i in range(2, num+1):
        if num % i == 0:
            factor_list.append(i)
            return factorization(num // i, factor_list)
    return factor_list

使用方法：

num = 100
factors = factorization(num)
print(factors)

输出结果：

[2, 2, 5, 5]

说明100的质因数分解为2×2×5×5。

skimage.transform.resize 函数如何使用双线性差值

在使用 `skimage.transform.resize` 函数时，可以设置参数 `order` 为 1，表示使用双线性差值。

以下是使用双线性差值进行图像缩放的示例代码：

from skimage import io, transform

# 读取原始图像
img = io.imread('original_image.png')

# 缩放图像
resized_img = transform.resize(img, (512, 512), order=1, mode='reflect')

# 保存缩放后的图像
io.imsave('resized_image.png', resized_img)

在上述示例代码中，`order` 参数被设置为 1，表示使用双线性差值进行图像缩放。如果不设置该参数，默认使用双立方插值进行图像缩放。