在并行Python中执行矩阵乘法时，如果返回错误的矩阵，可能是由于以下原因导致的：

1. 并行计算错误：在并行计算中，可能存在数据竞争或同步问题，导致计算结果出错。可以尝试使用锁或其他同步机制来确保并行计算的正确性。

2. 数据分配错误：如果矩阵被错误地分配给不同的处理器或线程进行计算，可能会导致计算结果出错。可以检查矩阵的分配方式，并确保每个处理器或线程都正确地处理了相应的数据块。

3. 并行化算法错误：在并行化矩阵乘法算法时，可能存在错误或不完全的算法实现。可以检查算法的正确性，并确保在并行计算中所有步骤都被正确地执行。

下面是一个使用Python的multiprocessing库执行并行矩阵乘法的示例代码，其中包含了解决上述问题的一些方法：

import numpy as np
from multiprocessing import Pool, Lock

def matrix_multiply_row(row):
    global result
    for j in range(len(matrix2[0])):
        result[row][j] = sum(matrix1[row][k] * matrix2[k][j] for k in range(len(matrix2)))

def parallel_matrix_multiply():
    global result
    result = np.zeros((len(matrix1), len(matrix2[0])))
  
    lock = Lock() # 创建一个锁

    # 使用进程池来执行并行计算
    with Pool() as pool:
        # 对每一行进行并行计算
        pool.map(matrix_multiply_row, range(len(matrix1)))

    return result

if __name__ == '__main__':
    # 假设有两个矩阵 matrix1 和 matrix2
    matrix1 = np.random.rand(3, 4)
    matrix2 = np.random.rand(4, 5)

    result = parallel_matrix_multiply()
    print(result)

在上述代码中，我们使用了multiprocessing库来实现并行计算。每个进程都负责计算结果矩阵的一行。通过使用锁来确保多个进程不会同时写入同一个位置，从而解决了数据竞争问题。