import numpy as np

# X : tableau (pays x indicateurs) ; ici normalisation z-score
Z = (X - X.mean(axis=0)) / X.std(axis=0, ddof=1)

rng = np.random.default_rng(7)
presence = np.zeros(len(X))
for _ in range(300):
    w = rng.dirichlet(np.ones(X.shape[1]))               # des poids au hasard, de somme 1
    top10 = np.argsort(-(Z @ w))[:10]
    presence[top10] += 1

presence /= 300
print((presence >= 0.95).sum(), "pays toujours dans le top 10")
print((presence > 0).sum(), "pays au moins une fois")