正確答案是 **C: np.nan**。

### 專業(yè)分析

在 NumPy 中，缺失值通常用 `np.nan` 來(lái)表示。下面是對(duì)各個(gè)選項(xiàng)的解析：

1. **A: nan**
- `nan` 是缺失值的一個(gè)指代名，但在使用時(shí)通常需要結(jié)合庫(kù)的命名空間，如 `np.nan`，以確保它是指 NumPy 中定義的“Not a Number”。

2. **B: none**
- `None` 是 Python 本身的一個(gè)特殊對(duì)象，用于表示“空”或“無(wú)值”。在 NumPy 數(shù)組中使用 `None` 可能導(dǎo)致類型轉(zhuǎn)換或錯(cuò)誤，因?yàn)?NumPy 數(shù)組通常要求所有元素類型相同。

3. **C: np.nan**
- `np.nan` 是 NumPy 中專門用于表示缺失值的浮點(diǎn)數(shù)。`nan` 是 “Not a Number”的縮寫(xiě)，在浮點(diǎn)運(yùn)算中常用于表示未定義或不可表示的數(shù)值，如 0/0。

4. **D: -**
- 單獨(dú)的 `-` 沒(méi)有特別的意義，通常是用于負(fù)號(hào)，不能被用作缺失值的表示。

### 使用示例

```python
import numpy as np

# 創(chuàng)建一個(gè)包含缺失值的數(shù)組
array_with_nan = np.array([1.0, 2.0, np.nan, 4.0])

# 檢查數(shù)組中的缺失值
print(np.isnan(array_with_nan)) # 輸出: [False False True False]
```

### 總結(jié)

在數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算中，處理缺失值是常見(jiàn)的任務(wù)，而在 NumPy 中 `np.nan` 提供了一種標(biāo)準(zhǔn)化的方法來(lái)表示這些缺失值，并且可以與其他 NumPy 函數(shù)（如 `np.isnan`）結(jié)合使用，以方便地檢測(cè)和處理缺失值。