center需要一些可以居中的东西。所以你需要一个颜色Map表来代替调色板，调色板是一个颜色列表。Seaborn为这种情况提供了as_cmap参数。

sns.diverging_palette(..., as_cmap=True)

当然，您也可以使用任何其他matplotlib色彩Map表，或者指定您的自定义色彩Map表。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

data = np.linspace(-0.34, 1.31, 100).reshape(10,10)

fig, ax = plt.subplots()
rdgn = sns.diverging_palette(h_neg=130, h_pos=10, s=99, l=55, sep=3, as_cmap=True)
sns.heatmap(data, cmap=rdgn, center=0.00, annot=True, fmt ='.0%', 
            linewidths=1.3, linecolor='black', cbar=True, ax=ax)

plt.show()

如果你不想让色彩Map表居中，而是想移动它的中间点，那么你不能使用center，而应该使用matplotlib.colors.DivergingNorm。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import DivergingNorm
import seaborn as sns

data = np.linspace(-0.34, 1.31, 100).reshape(10,10)

fig, ax = plt.subplots()
rdgn = sns.diverging_palette(h_neg=130, h_pos=10, s=99, l=55, sep=3, as_cmap=True)
divnorm = DivergingNorm(vmin=data.min(), vcenter=0, vmax=data.max())
sns.heatmap(data, cmap=rdgn, norm=divnorm, annot=True, fmt ='.0%', 
            linewidths=1.3, linecolor='black', cbar=True, ax=ax)

plt.show()

在这里，完整的色彩Map表将在绿色部分被压缩，在红色部分被拉伸。

它看起来像seaborn的vmin和vmaxparameters。热图可能会帮助您：

sns.heatmap(df, cmap=rdgn, annot=True, fmt ='.2%', linewidths=1.3,
            linecolor='black', cbar=False, ax=ax, 
            vmin=-0.34, vmax=1.31)

然而，似乎没有一种方法可以将非发散颜色贴图的中心也设置为0，所以如果这是一个必需的特性，那么你就不能使用seaborn.heatmap。你能做的最好的事情是设置vmin = -vmax，这至少会使中心为白色。
看起来您可能有分歧的数据（没有硬限制），在这种情况下，您可以考虑使用divergent color maps之一（在这种情况下，您需要使用center=0，而不是vmin/vmax）。