用“好球带”造句_好球带的例句

【好球带】造句：

他会以他的伸卡球攻击好球带。
控球: ：王将此球投在好球带的内外侧。
一切都不大对阿民说。我找不到好球带。
控球力并不佳，投球总是尽全力而无法进入好球带。
板正上方的这一五角形柱状空间，是该击球员的好球带。
王一定要用他那在好球带下方的强力伸卡球制造滚地出局。
投手投出的球在好球带之内，则不算触身球，要算好球一次。
擅长分析与计算，投球时也会以刁钻的进球点影响主审的好球带判决。
比赛名词，是指投手投出的球未进好球带（Strike Zone），而且打者也没有挥棒。
他有让这球停滞在好球带偏高的位置的倾向，对此球路尚无充分的信心。
用好球带造句挺难的，這是一个万能造句的方法
你以为会掉往本垒正下方，结果是跑到好球带之外，或者刚好沿著好球带的边缘。
当他的伸卡球在好球带下方，他通常可以制造很多滚地出局，让他的内野守备忙碌。
当阿布瑞尤敲出一垒与二垒安打到反方向，这意思是他盯看球穿越好球带更长的时间。
他是个老鸟了，托瑞表示：他也只有那一次找不到好球带，没能把球投到他要的地方。
帮主在前四局只用了40球.他用他的伸卡球攻击好球带,十二个出局数中有九个是滚地球
葛雷诺同时也以“坏球打者”（bad ball hitter）闻名，因为他对于打击投到好球带以外的球相当在行。
红袜从阿民手中打出九支安打得三分，阿民苦吞八月十三日以后的第一败。他说，我今天找不到好球带。
老爹说：他投了些不同的球种。每一段时间，他会找不到好球带，但是他最后会再找到。这是最重要的。
好球的认定是以投出之球经过本垒板上空的好球带为准则，与击球员位置前后或球落地点远近没有绝对关系。
好球带以击球员之肩部上缘与球裤上缘之中间平行线作为上限，以膝盖下缘作为下限，通过本垒板之空间者称之。
“他是优秀的”托瑞爷爷说“那是唯一的一天他找不到好球带，他通常投球都能随心所欲把球投到他想要的位置。
许多支持小民的球迷散布在现场41 , 380位观众中，而小民也没让他们失望，投出七局好球带领洋基以9 - 2击败水手队。
变化球系列则有两大球路：一个是很晚转弯、且变化幅度极大的曲球，一开始看似进垒的好球，接近后却忽然下坠，掉出好球带。
建仔这场投了比较多伸卡球、控球也改善不少。他说：之前我试著把球投到边边角角。今天就直接投往本垒上方区（好球带）。
派特提说：虽然他六局投了96球，有著大幅度领先，他决定挑战双城，他后面几局投球入好球带，放弃了以往投边边角角的模式。
其他还有看他练习挥棒时棒子的角度,那应该是他最喜欢的球的高度所在,所以除非你有信心让他打不好,不然就往不是那儿的好球带投。
我想，那球离好球非常非常非常远， ”阿伯说”在那种状况下，你必需要确定哪球是坏球，那球是好球，而那颗，离好球带非常远啊！ ”
洋基无法预期到这个历史纪录会被井川庆给中止，他是挣扎的先发投手且前几天被放到牛棚中，只是因为简单的原因，他无法找到好球带。
就算是慢慢的抛球也无所谓,只要有一种球是你确定不管怎样都可以喂进去好球带的球,那么再怎么样的球数,都可以扳得回来!不过,这就要靠练了。
在等待投球的击球员，有时为了缩小好球带虽然采取了身体蹲下来异於平时不自然的击球姿势，主审应依其经常采取的正常击球姿势来决定他的好球带。
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同时也有些棒球观察家私底下碎嘴的认为，王今年已经投的199局有3分之1局这样会造成他的手臂会太疲劳，这样会使以伸卡球闻名的他球进入好球带时会走的太平。
贝克特从头到尾都找不到好球带，他在本赛中爬上了个人的生涯最高峰，九次保送- -更别提他还丢了九分- -红袜以13 : 5落败给洋基队，在美联东区的排名就像坐溜滑梯一样，持续下滑到4又1 / 2场胜差，已经跌到了球季最低点。
他有着堪称人间极品的三种球路──他的二缝线快速球，速度在92-95mph上下，有着很强的尾劲，虽然速度并不算最快，但有了坦克装甲双肩的精准控制，就好比带着硝烟尾劲的飞鱼导弹，可炸穿好球带的各个角落；他的滑球，专为惩罚右打者而练就，面对那突如其来的泥鳅式转弯，你仅能在电光石火的瞬间用球棒最软弱的小面去劈砍，而在这种窘境中你能挥击出何种天地呢？
但是由于各个人萌的对象不同也会有很大的定义差异，目前的年龄段的指代基本是高中以下，也有一部分人的好球带比较高，但是也因为一些ACG产物中的特殊别类的人物(比如神灵之类活了1W年还是幼儿体的那种)也能叫做萝莉，所以年龄渐渐的就不成为单一的定义，也衍生出只要萌就好的一类人和对于年龄身材等各个方面的数据都有严格要求的一类人，所以也不能对于每个人都有泛用性。
但是由于各个人萌的对象不同也会有很大的定义差异，目前的年龄段的指代基本是高中以下，也有一部分人的好球带比较高，但是也因为一些ACG产物中的特殊别类的人物（比如神灵之类活了1W年还是幼儿体的那种）也能叫做萝莉，所以年龄渐渐的就不成为单一的定义，也衍生出只要萌就好的一类人和对于年龄身材等各个方面的数据都有严格要求的一类人，所以也不能对于每个人都有泛用性。