在Python中，可以使用NumPy庫來創建和操作多維數組，包括矩陣。當需要判斷一個整數是否存在于一個NumPy矩陣時，有多種方法可以實現。

一種簡單的方法是使用numpy.isin()函數。這個函數可以接受一個值或一個數組，并返回一個布爾類型的數組，表示輸入數組中的每個元素是否在目標數組中出現過。因此，如果我們將要查找的整數作為一個單元素的數組傳遞給isin()函數并傳遞目標矩陣，然后檢查返回的布爾類型數組中是否有True值即可。

以下是一個示例代碼：

import numpy as np

# 創建一個3x3的矩陣
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 判斷整數5是否存在于矩陣中
if np.isin(np.array([5]), matrix).any():
    print("5 存在于矩陣中")
else:
    print("5 不存在于矩陣中")

在上面的代碼中，我們首先創建了一個3x3的矩陣matrix，然后使用isin()函數檢查整數5是否存在于矩陣中。由于我們只需要檢查單個整數，因此我們將它作為一個單元素數組傳遞給isin()函數。在檢查完畢后，我們使用.any()方法檢查返回的布爾類型數組中是否有True值，如果有，則說明整數5存在于矩陣中。

除了使用isin()函數外，我們還可以使用NumPy的其他一些函數來判斷一個整數是否存在于一個矩陣中。例如，我們可以使用numpy.where()函數找到目標矩陣中與整數相等的元素，然后檢查返回的索引數組是否為空。如果索引數組為空，則說明整數不存在于矩陣中。

以下是一個使用where()函數的示例代碼：

import numpy as np

# 創建一個3x3的矩陣
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 判斷整數5是否存在于矩陣中
if np.where(matrix == 5)[0].size > 0:
    print("5 存在于矩陣中")
else:
    print("5 不存在于矩陣中")

在上面的代碼中，我們首先創建了一個3x3的矩陣matrix，然后使用where()函數找到與整數5相等的元素。由于where()函數返回的是一個包含行和列索引的元組，因此我們需要使用[0]索引獲取行索引，并使用.size屬性獲取數組大小。如果大小大于0，則說明整數5存在于矩陣中。

除了以上兩種方法外，我們還可以使用NumPy的其他函數來判斷整數是否存在于矩陣中。例如，我們可以使用numpy.argwhere()函數找到與整數相等的元素的索引，并使用.size屬性檢查返回的數組大小是否大于0。還可以使用numpy.count_nonzero()函數計算目標矩陣中等于整數的元素個數，并檢查其是否大于0。

總之，在Python中，可以使用NumPy庫中的多種函數來判斷一個整數是否存在于一個矩陣中。這些函數都非常簡單易用，可以根據具體情況選擇不同的函數來實現相應的功能。