seaborn.diverging_palette
译者：Modrisco
seaborn.diverging_palette(h_neg, h_pos, s=75, l=50, sep=10, n=6, center='light', as_cmap=False)
在两个 HUSL 颜色直接建立一个发散调色板。
如果您在使用 IPython notebook，您还可以通过 choose_diverging_palette() 函数交互式选择调色板。
参数：h_neg, h_pos：float in [0, 359]
图的正负范围的锚定色调
s：[0, 100] 范围内的浮点数，可选
图的两个范围的锚定饱和度
l：[0, 100] 范围内的浮点数，可选
图的两个范围的锚定亮度
n：int，可选
调色板中的颜色数（如果为not，返回一个colormap）
center：{“light”, “dark”}, 可选
调色板中心为亮或暗
as_cmap：bool, 可选
如果为 true，返回一个 matplotlib colormap 而不是一个颜色列表。
返回值：palette or cmap：seaborn color palette or matplotlib colormap
类似列表的颜色对象的 RGB 元组，或者可以将连续值映射到颜色的 colormap 对象，具体取决于
as_cmap参数的值。
另外
创建具有暗值的连续调色板。创建具有亮值的连续调色板。
例子
生成一个蓝-白-红调色板：
>>> import seaborn as sns; sns.set()
>>> sns.palplot(sns.diverging_palette(240, 10, n=9))
生成一个更亮的绿-白-紫调色板：
>>> sns.palplot(sns.diverging_palette(150, 275, s=80, l=55, n=9))
生成一个蓝-黑-红调色板:
>>> sns.palplot(sns.diverging_palette(250, 15, s=75, l=40,
... n=9, center="dark"))
生成一个 colormap 对象:
>>> from numpy import arange
>>> x = arange(25).reshape(5, 5)
>>> cmap = sns.diverging_palette(220, 20, sep=20, as_cmap=True)
>>> ax = sns.heatmap(x, cmap=cmap)
