要在Python中生成数字1-30的30个节点，并将前20个节点按照数值大小序列分为3组，剩余节点作为最后一组。然后，从第一组节点中随机选择节点作为初始节点，按照顺序依次连接第2组中随机选择的节点，连接第3组中随机选择的节点，连接第4组中按顺序选择的节点，并绘制网络图

要在Python中生成数字1-30的30个节点，并将前20个节点按照数值大小序列分为3组，剩余节点作为最后一组。然后，从第一组节点中随机选择节点作为初始节点，按照顺序依次连接第2组中随机选择的节点，连接第3组中随机选择的节点，连接第4组中按顺序选择的节点，并绘制网络图，你可以使用networkx库和matplotlib库来实现。下面是一个示例代码：

import random
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数字1-30的列表
numbers = list(range(1, 31))

# 按照数值大小对前20个节点进行排序
sorted_numbers = sorted(numbers[:20])

# 将前20个节点分为3组
groups = [sorted_numbers[i:i+10] for i in range(0, 20, 10)]

# 最后一组为剩余的节点
last_group = numbers[20:]

# 创建有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
for group in groups:
    G.add_nodes_from(group)

G.add_nodes_from(last_group)

# 添加边
for i in range(len(groups[0])):
    selected_node = random.choice(groups[0])
    next_node = random.choice(groups[1])
    G.add_edge(selected_node, next_node)

    selected_node = random.choice(groups[1])
    next_node = random.choice(groups[2])
    G.add_edge(selected_node, next_node)

for i in range(len(groups[2])-1):
    G.add_edge(groups[2][i], groups[2][i+1])

# 绘制网络图
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', edge_color='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

在这个例子中，我们首先生成了数字1-30的列表numbers。

然后，使用列表切片将前20个节点按照数值大小进行排序，并存储在sorted_numbers列表中。

接下来，将sorted_numbers列表分为3组，每组包含10个数字。这样就得到了一个包含3个子列表的列表groups。

剩下的节点作为最后一组，存储在last_group列表中。

然后，我们创建了一个有向图G。

使用G.add_nodes_from()方法将每个组中的数字节点添加到图中，包括最后一组节点。

接着，使用for循环遍历第一组节点，并依次连接第二组中随机选择的节点，连接第三组中随机选择的节点。我们使用random.choice()函数从每个组中随机选择一个节点，并使用G.add_edge()方法添加边。

对于第四组节点，我们使用for循环按顺序依次连接节点。

最后，使用nx.spring_layout()函数确定节点的布局，然后使用nx.draw_networkx()函数绘制网络图。设置with_labels参数为True以显示节点标签，设置node_color参数为'lightblue'以设置节点颜色，设置edge_color参数为'gray'以设置边颜色。然后使用plt.axis('off')方法关闭坐标轴，并使用plt.show()方法显示网络图。

运行这段代码后，将会绘制出一个网络图，其中节点表示数字，边表示节点之间的连接关系。前20个节点按照数值大小进行排序，并且分为3组。剩余的节点作为最后一组。从第一组节点依次连接到第二组中随机选择的节点，连接到第三组中随机选择的节点，连接到第四组中按顺序选择的节点。