以下是一个使用并行编程方法填充矩阵的示例代码：

import numpy as np
import multiprocessing

def fill_matrix_parallel(matrix, value, num_processes):
    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes)
    
    # 计算每个进程需要处理的行数
    chunk_size = matrix.shape[0] // num_processes
    
    # 使用进程池并行填充矩阵
    for i in range(num_processes):
        start = i * chunk_size
        end = start + chunk_size
        
        # 最后一个进程处理剩余的行
        if i == num_processes-1:
            end = matrix.shape[0]
        
        pool.apply_async(fill_rows, args=(matrix, value, start, end))
    
    # 等待所有进程完成
    pool.close()
    pool.join()

def fill_rows(matrix, value, start, end):
    for i in range(start, end):
        for j in range(matrix.shape[1]):
            matrix[i][j] = value

# 创建一个5x5的矩阵
matrix = np.zeros((5, 5))

# 使用4个进程并行填充矩阵
fill_matrix_parallel(matrix, 1, 4)

print(matrix)

这段代码使用了multiprocessing模块来创建一个进程池，并使用多个进程同时填充矩阵。fill_matrix_parallel函数根据进程数量将矩阵的行分为多个块，并将每个块的填充任务分配给不同的进程。fill_rows函数用于填充矩阵的每一行。

在这个示例中，我们使用4个进程来填充一个5x5的矩阵。你可以根据需要调整矩阵的大小和进程数量。