特殊fm前锋类型女角色选什么类型好

街头篮球手游大前锋PF选择哪个角色好?三大PF角色选择推荐街头篮球手游大前锋PF选择哪个角色好?三大PF角色选择推荐当前位置:&& &街头篮球手游大前锋PF选择哪个角色好?三大PF角色选择推荐街头篮球是一款唯一官方授权的正版动...98分猜你喜欢热门推荐相关文章街头篮球手游大前锋PF选择哪个角色好?三大PF角色选择推荐发布时间:手游大前锋PF选择哪个好?下面是小编为大家带来的街头游三大PF角色选择,希望能帮助到大家!白熊擅长篮下得分 白熊从小就喜欢街头篮球这项,没有过人天赋的他,只能通过自身的努力,来追赶其他对手的脚步。比起在外线频繁的跑动,白熊更喜欢灵活运用自己的和强壮的身躯来碾压对手,在篮下造成合适的得分机会。他最大的愿望,便是成为篮下得分的机器,成为万众瞩目的存在。马库斯擅长盖帽 马库斯作为一个从社会底层走出来的小人物,惹是生非是家常便饭。他是周围人眼中的麻烦分子,大多数人都认为他终将一事无成。但他的心底始终燃烧着一个不灭的理想:成为一名街选手。多年以来,一有空闲,他就跟朋友练球,在跳起盖帽的瞬间,阻挡对方犀利的进攻,看到对方那惊讶与挫败的表情时,马库斯觉得他能掌控整个。通过好友的居中牵线,马库斯结识了界的大腕,并进一步街球技巧,在后来的街头篮球联盟赛中初显锋芒。海盗擅长中投 海盗出生于地中海一个风景怡人的小岛国家,小时候跟随父母来到了大,并在城市中打工为生。她和她的小伙伴,都热衷于一项城市青年们喜的运动--街头篮球。身高出众的她,虽然在篮下没有身体优势,但是她会选择更为灵活的进攻方式,比如出其不意的中投,总是会让对手束手无策。总结: 三个PF角色各有特色,至于选择哪个更好,小编个人推荐马库斯。1相关推荐玩家评论我想买个特殊角色的转大前,不知道是用卡还是弗朗西斯,想要个男的①弗朗西斯转大前,和同级同身高男PF能力差距有多少?②和米卡比的话秒高板哪个比较好?差距大吗?
小瑞的优势只有一个 就是他的身高比米卡高 不过他的能力设置虽然是1米88 不过各项能力都是按照1米80的男F设定的基础上跑动+1盖帽-1 三分+1 中投+2 那么也就是说和1米88的普通男F相比 少2点篮板能力
可以说米卡比小瑞高6点能力 因为米卡的身高设定是按照女180F初始能力设定的情况下 弹跳+1篮板+4
同样都能秒高2
33或22比赛房 米卡优势比小瑞多很多 灵活 拿板快 我们忽略下卡位和位置问题 同等网速和技术的情况下 秒板除外 小瑞是完全不可能从米卡手里拿到任何位置的篮板
秒板也是同理
我个人推荐米卡
其他答案(共10个回答)
瓢虫队(L.A. Gold Bugs)
史柏(Spider)/蜘蛛
年龄:25岁
生日:10月10日
身高:186cm
体重:76kg
职业:前锋
擅长:A:身体对抗、篮板、盖帽、三分
B:身体对抗、篮板、盖帽
这男F觉得转大前,身高还可以。就看国服更新速度了,在这个人物之前还有个女c。
忍不住说两句.
先顶2楼那兄弟.佛郎西斯居然特殊在篮板和弹跳了...
而且居然可以稳秒高3.估计这哥们真人也是个特殊人物吧.
我米卡35级是大前锋.佛郎西斯36级是小前锋.
遗憾的是我从来不玩板房.一方面板房是中锋的天下.
另一方面我喜欢真正比赛的感觉.
我只从能力上说吧.米卡虽然166但是却拥有超强的篮板能力
弹跳也加强了.说直接点简直就是个变异人.
她的篮板能力比170的大前锋多了5点.比180的女大前锋多了3点
也就是说他的能力同样也比190的男大前锋多了3点!
外加1点弹跳,还有女角色天生跑动看这就快.所以比赛中绝对
是一个不可忽略的角色.无论是进攻还是防守都很霸道.
至于佛郎西斯从能力来说确实转大前有点浪费了.
因为佛郎西斯增强的是2点中投1点跑动1点3分.却降低了1`点盖帽
还有1点什么记不太清楚了.而且身高却只有188.转大前确实没有
普通角色用着舒服.有人说中投能力高了可以去投篮.但是既然
是大前总不能老去投篮吧.所以建议还是专小前.进攻上绝对比
大前锋还要犀利得多.
综上所述选择米卡吧.
直接购买 特殊角色包
在你人物最开始进人游戏的界面
下面有创建角色
删除角色 中间就是创建特色角色了
特殊角色能力
楼主你的问题把我搞晕了..你的意思是你在1区有个22级角色,想
用这个角色在11区买个特殊角色吗? 如果是这个意思的话是不可以
的...因为...
阿武和米卡,
我认为C的进攻来说,是熟练性,和角色无太大关系,但是阿武延续了2M C的优势,并且秒板和盖帽更加犀利。 身体对抗对进攻也有很大帮助。
大家还关注
确定举报此问题
举报原因(必选):
广告或垃圾信息
激进时政或意识形态话题
不雅词句或人身攻击
侵犯他人隐私
其它违法和不良信息
报告,这不是个问题
报告原因(必选):
这不是个问题
这个问题分类似乎错了
这个不是我熟悉的地区

我要回帖

更多关于 nba2k17大前锋类型 的文章

 

随机推荐