主要函数：
color_palette() 能传入任何Matplotlib所支持的颜色，不写参数则使用默认颜色，
set_palette() 设置所有图的颜色
data = np.random.normal(size=(20,8)) #创建一个20行8列的数据data
sns.palplot(sns.color_palette("hls",12)) #将一个圆形区域中把hls这个颜色空间平分12份，每份颜色都不同且是离散型颜色，再用sns.palplot()函数来画出来颜色。
fig=plt.figure()
sns.boxplot(data=data,palette=sns.color_palette("hls",8)) #画箱线图，palette参数传入之前的颜色
sns.palplot(sns.color_palette("Paired",8)) #画出4对颜色，且每一对颜色相近
sns.palplot(sns.color_palette("Blues",10)) #画一个连续性颜色,Blues_r则会从深到浅
也可以用下面函数来画连续型颜色：
sns.palplot(sns.light_palette("Green",8))
sns.palplot(sns.light_palette("Green",8,reverse=True)) #将颜色倒置，即由深到浅
sns.palplot(sns.dark_palette("Green",10))
color_palette也可以接收一个指定的颜色列表
使用xkcd颜色：
xkcd包含了一套众包努力的针对随机RGB色的命名。产生了954个可以随时通过xdcd_rgb字典中调用的命名颜色。
plt.plot([0, 1], [0, 1], sns.xkcd_rgb["pale red"], lw=3)
plt.plot([0, 1], [0, 2], sns.xkcd_rgb["medium green"], lw=3)
plt.plot([0, 1], [0, 3], sns.xkcd_rgb["denim blue"], lw=3);
如果你想花一些时间挑选颜色，或许这种交互式的可视化（官方链接失效）是非常有帮助的。除了将单一颜色从xkcd_rgb字典中取出，也可以通过名称列表传入xkcd_palette()函数中取得颜色组。
colors = ["windows blue","amber","greyish","faded green","dusty purple"]
sns.palplot(sns.xkcd_palette(colors))
xkcd内容取自链接：https://www.jianshu.com/p/26c72ba991af
