Random Distributions for Real types

Function	Generator	Scalar Type	Description	Equivalent to
`Eigen::Rand::balanced`	`Eigen::Rand::BalancedGen`	float, double	generates real values in the [-1, 1] range	`Eigen::DenseBase<Ty>::Random` for floating point types
`Eigen::Rand::beta`	`Eigen::Rand::BetaGen`	float, double	generates real values on a beta distribution
`Eigen::Rand::cauchy`	`Eigen::Rand::CauchyGen`	float, double	generates real values on the Cauchy distribution.	`std::cauchy_distribution`
`Eigen::Rand::chiSquared`	`Eigen::Rand::ChiSquaredGen`	float, double	generates real values on a chi-squared distribution.	`std::chi_squared_distribution`
`Eigen::Rand::exponential`	`Eigen::Rand::ExponentialGen`	float, double	generates real values on an exponential distribution.	`std::exponential_distribution`
`Eigen::Rand::extremeValue`	`Eigen::Rand::ExtremeValueGen`	float, double	generates real values on an extreme value distribution.	`std::extreme_value_distribution`
`Eigen::Rand::fisherF`	`Eigen::Rand::FisherFGen`	float, double	generates real values on the Fisher's F distribution.	`std::fisher_f_distribution`
`Eigen::Rand::gamma`	`Eigen::Rand::GammaGen`	float, double	generates real values on a gamma distribution.	`std::gamma_distribution`
`Eigen::Rand::lognormal`	`Eigen::Rand::LognormalGen`	float, double	generates real values on a lognormal distribution.	`std::lognormal_distribution`
`Eigen::Rand::normal`	`Eigen::Rand::StdNormalGen`, `Eigen::Rand::NormalGen`	float, double	generates real values on a normal distribution.	`std::normal_distribution`
`Eigen::Rand::studentT`	`Eigen::Rand::StudentTGen`	float, double	generates real values on the Student's t distribution.	`std::student_t_distribution`
`Eigen::Rand::uniformReal`	`Eigen::Rand::UniformRealGen`	float, double	generates real values in the `[-1, 0)` range.	`std::generate_canonical`
`Eigen::Rand::weibull`	`Eigen::Rand::WeibullGen`	float, double	generates real values on the Weibull distribution.	`std::weibull_distribution`

Random Distributions for Integer Types

Function	Generator	Scalar Type	Description	Equivalent to
`Eigen::Rand::binomial`	`Eigen::Rand::BinomialGen`	int	generates integers on a binomial distribution.	`std::binomial_distribution`
`Eigen::Rand::discrete`	`Eigen::Rand::DiscreteGen`	int	generates random integers on a discrete distribution.	`std::discrete_distribution`
`Eigen::Rand::geometric`	`Eigen::Rand::GeometricGen`	int	generates integers on a geometric distribution.	`std::geometric_distribution`
`Eigen::Rand::negativeBinomial`	`Eigen::Rand::NegativeBinomialGen`	int	generates integers on a negative binomial distribution.	`std::negative_binomial_distribution`
`Eigen::Rand::poisson`	`Eigen::Rand::PoissonGen`	int	generates integers on the Poisson distribution.	`std::poisson_distribution`
`Eigen::Rand::randBits`	`Eigen::Rand::RandbitsGen`	int	generates integers with random bits.	`Eigen::DenseBase<Ty>::Random` for integer types
`Eigen::Rand::uniformInt`	`Eigen::Rand::UniformIntGen`	int	generates integers in the `[min, max]` range.	`std::uniform_int_distribution`

Multivariate Random Distributions

Generator	Description	Equivalent to
`Eigen::Rand::MultinomialGen`	generates real vectors on a multinomial distribution	scipy.stats.multinomial in Python
`Eigen::Rand::DirichletGen`	generates real vectors on a Dirichlet distribution	scipy.stats.dirichlet in Python
`Eigen::Rand::MvNormalGen`	generates real vectors on a multivariate normal distribution	scipy.stats.multivariate_normal in Python
`Eigen::Rand::WishartGen`	generates real matrices on a Wishart distribution	scipy.stats.wishart in Python
`Eigen::Rand::InvWishartGen`	generates real matrices on a inverse Wishart distribution	scipy.stats.invwishart in Python

Random Number Engines

	Description	Equivalent to
`Eigen::Rand::Vmt19937_64`	a vectorized version of Mersenne Twister algorithm. It generates two 64bit random integers simultaneously with SSE2 and four integers with AVX2.	`std::mt19937_64`