在Python中，可以使用NumPy库来创建和操作多维数组，包括矩阵。当需要判断一个整数是否存在于一个NumPy矩阵时，有多种方法可以实现。

一种简单的方法是使用numpy.isin()函数。这个函数可以接受一个值或一个数组，并返回一个布尔类型的数组，表示输入数组中的每个元素是否在目标数组中出现过。因此，如果我们将要查找的整数作为一个单元素的数组传递给isin()函数并传递目标矩阵，然后检查返回的布尔类型数组中是否有True值即可。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个3x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 判断整数5是否存在于矩阵中
if np.isin(np.array([5]), matrix).any():
    print("5 存在于矩阵中")
else:
    print("5 不存在于矩阵中")

在上面的代码中，我们首先创建了一个3x3的矩阵matrix，然后使用isin()函数检查整数5是否存在于矩阵中。由于我们只需要检查单个整数，因此我们将它作为一个单元素数组传递给isin()函数。在检查完毕后，我们使用.any()方法检查返回的布尔类型数组中是否有True值，如果有，则说明整数5存在于矩阵中。

除了使用isin()函数外，我们还可以使用NumPy的其他一些函数来判断一个整数是否存在于一个矩阵中。例如，我们可以使用numpy.where()函数找到目标矩阵中与整数相等的元素，然后检查返回的索引数组是否为空。如果索引数组为空，则说明整数不存在于矩阵中。

以下是一个使用where()函数的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个3x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 判断整数5是否存在于矩阵中
if np.where(matrix == 5)[0].size > 0:
    print("5 存在于矩阵中")
else:
    print("5 不存在于矩阵中")

在上面的代码中，我们首先创建了一个3x3的矩阵matrix，然后使用where()函数找到与整数5相等的元素。由于where()函数返回的是一个包含行和列索引的元组，因此我们需要使用[0]索引获取行索引，并使用.size属性获取数组大小。如果大小大于0，则说明整数5存在于矩阵中。

除了以上两种方法外，我们还可以使用NumPy的其他函数来判断整数是否存在于矩阵中。例如，我们可以使用numpy.argwhere()函数找到与整数相等的元素的索引，并使用.size属性检查返回的数组大小是否大于0。还可以使用numpy.count_nonzero()函数计算目标矩阵中等于整数的元素个数，并检查其是否大于0。

总之，在Python中，可以使用NumPy库中的多种函数来判断一个整数是否存在于一个矩阵中。这些函数都非常简单易用，可以根据具体情况选择不同的函数来实现相应的功能。