sinusoids = np.concatenate((sinusoids, sinusoid_features), axis=1)

`np.concatenate()` 函数用于在给定的轴（这里是 `axis=1`）上连接两个数组。在这个上下文中，`sinusoids` 和 `sinusoid_features` 是两个沿着列（features）方向的数据集，通过调用这个函数，它们会被合并成一个新的数组，新的数组会在原来 `sinusoids` 的每一行后面添加 `sinusoid_features` 的对应行。

具体操作如下：

# 假设 sinusoids 是原始特征数据
sinusoids = ... # 原始 sinusoide 数据

# sinusoid_features 是新增加的特征数据
sinusoid_features = ... # 新增特征数据

# 使用 np.concatenate 操作
concatenated_data = np.concatenate((sinusoids, sinusoid_features), axis=1)

# 结果是一个新的数组，其中原 `sinusoids` 的每一行都有新增的 `sinusoid_features` 行

这样做的目的是为了扩展模型输入，可能是因为要引入额外的特征来改进模型的表现。