使用scatter_kws参数。例如：

ax = sb.regplot(x="total_bill", 
                y="tip", 
                data=tips, 
                scatter_kws={'alpha':0.3})

如果我们查看它的源代码，seaborn.regplot()构造了两个字典scatter_kws和line_kws，它们分别传递给matplotlib的scatter()和plot()方法的调用。换句话说，回归线和散点是使用单独的kwargs分别绘制的。例如，回归线可以有不同的alpha=和散点。
事实上，matplotlib的scatter()承认，regplot()中缺少了一大堆kwargs（例如marker size，edgecolors，alpha）作为关键字，但它们可以收集在字典中并通过scatter_kws参数沿着。plot()和line_kws参数的kwargs也是如此。

import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('tips')

ax = sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=df, ci=False, 
                 scatter_kws=dict(alpha=0.5, s=30, color='blue', edgecolors='white'),
                 line_kws=dict(alpha=0.7, color='red', linewidth=3))