如何迭代构建超大数据集的hexbin图？合并hexbin对象方案求助

我有一个包含12000名参与者的数据集，每名参与者对应两个360×360矩阵：一个代表脑区间距离，另一个代表脑区间随时间的连接相关性。我希望绘制所有参与者的脑区间distance与correlation的联合hexbin图，这涉及到1555200000个数据点，但R无法容纳如此大的向量。理想情况下还需要添加拟合线。

我尝试使用hexbin包为每个参与者计算hexbin的点计数，再通过迭代求和得到所有参与者的全局bin计数，但hexbin包没有提供合并多个hexbin对象的方法，无法实现这个思路。

我希望实现类似以下R代码的效果，但不需要合并原始向量（因内存不足），而是通过单个参与者的hexbin结果（比如示例中的h1和h2）生成全局的hexbin对象（示例中的hc）：

library(mc2d)
library(hexbin)
N=10000
x1<-rpert(N,0,2,4,shape=5)
y1<-rpert(N,2,8,10,shape=5)
x2<-rpert(N,6,8,10,shape=5)
y2<-rpert(N,0,2,8,shape=5)
xc<-c(x1,x2)
yc<-c(y1,y2)

h1<-hexbin(x1,y1,xbnds=c(0,10),ybnds=c(0,10),xbins=100,shape=.75)
h2<-hexbin(x2,y2,xbnds=c(0,10),ybnds=c(0,10),xbins=100,shape=.75)
hc<-hexbin(xc,yc,xbnds=c(0,10),ybnds=c(0,10),xbins=100,shape=.75)

plot(hc)

我也可以采用Python或其他编程语言来实现该需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mrpeverill