Интенсивность цвета графика SNS Bar неверна

Я строю следующий тип гистограммы, используя SNS, используя следующий код. Я использовал cubehelix_palette, так как мне нужна интенсивность цвета полосы в соответствии со значениями. Я ожидаю, что более высокие значения станут темно-фиолетовыми, а более низкие значения станут светлее. Но это кажется совсем другим, что я получаю здесь. . Кажется, что менее отрицательные значения становятся темнее, а более положительными значениями пренебрегают. Я делаю что-то не так здесь?

x = ["A","B","C","D"]
y = [-0.086552691,0.498737914,-0.090153413,-0.075941404]

sns.axes_style('white')
sns.set_style('white')
pal=sns.cubehelix_palette(5)
ax = sns.barplot(x, y,palette=pal)

for n, (label, _y) in enumerate(zip(x, y)):
    ax.annotate(
        s='{:.3f}'.format(_y),
        xy=(n, _y),
        ha='center',va='center',
        xytext=(0,10*(1 if _y > 0 else -1)),
        textcoords='offset points',
        size = 8,
        weight='bold'
    )
    ax.annotate(
        s=label,
        xy=(n, 0),
        ha='left',va='center',
        xytext=(0,50*(-1 if _y > 0 else 1)),
        textcoords='offset points',
        rotation=90,
        size = 10,
        weight='bold'
    )  
# axes formatting
#ax.set_yticks([])
ax.set_xticks([])
sns.despine(ax=ax, bottom=True, left=True)

ОТРЕДАКТИРОВАНО В соответствии с предложением @ImportanceOfBeingErnest я также попробовал следующий код. Однако отрицательные направленные интенсивности неверны. Также видна тревожная Легенда.

import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt, seaborn as sns
sns.set(style="whitegrid", color_codes=True)
pal = sns.color_palette("Greens_d", 5)
ax = sns.barplot(x=x, y=y, palette=pal,hue=y,dodge=False)
x = ["A","B","C","D","E","F","G","H","I","J","K"]
y = [-0.086552691,
0.498737914,
-0.090153413,
-0.075941404,
-0.089105985,
-0.05301275,
-0.095927691,
-0.083528335,
0.250680624,
-0.092506638,
-0.082689631,
]
for n, (label, _y) in enumerate(zip(x, y)):
    ax.annotate(
        s='{:.3f}'.format(_y),
        xy=(n, _y),
        ha='center',va='center',
        xytext=(0,10*(1 if _y > 0 else -1)),
        textcoords='offset points',
        size = 8,
        weight='bold'
    )
    ax.annotate(
        s=label,
        xy=(n, 0),
        ha='left',va='center',
        xytext=(0,50*(-1 if _y > 0 else 1)),
        textcoords='offset points',
        rotation=90,
        size = 10,
        weight='bold'
    )
ax.set_xticks([])
sns.despine(ax=ax, bottom=True, left=True)
plt.show()