以下是一个使用Bokeh的例子，该例子实现了一个点击散点图以显示附加数据在条形图中的功能：

from bokeh.models import ColumnDataSource, TapTool
from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.layouts import row

# 创建散点图的数据源
scatter_data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
                'y': [6, 7, 2, 4, 5],
                'labels': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']}
scatter_source = ColumnDataSource(data=scatter_data)

# 创建条形图的数据源
bar_data = {'x': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
            'y': [10, 20, 30, 40, 50]}
bar_source = ColumnDataSource(data=bar_data)

# 创建散点图和条形图的绘图对象
scatter_plot = figure(width=400, height=400, tools='tap')
scatter_plot.circle(x='x', y='y', size=20, source=scatter_source)
scatter_plot.y_range.start = 0

bar_plot = figure(width=400, height=400, x_range=bar_data['x'])
bar_plot.vbar(x='x', top='y', width=0.5, source=bar_source)

# 点击散点图时更新条形图数据
def update_bar_plot(attr, old, new):
    selected_index = new['1d']['indices'][0]
    selected_label = scatter_data['labels'][selected_index]
    bar_data['y'] = [10, 20, 30, 40, 50]  # 根据需要更新条形图数据
    bar_source.data = bar_data

scatter_plot.tools.append(TapTool(callback=update_bar_plot))

# 将散点图和条形图组合在一起，并将其添加到文档中
layout = row(scatter_plot, bar_plot)
curdoc().add_root(layout)

在这个例子中，我们使用了Bokeh的ColumnDataSource来存储散点图和条形图的数据。当点击散点图时，通过TapTool的回调函数来更新条形图的数据，并通过ColumnDataSource的data属性来更新数据源。最后，我们将散点图和条形图的绘图对象添加到一个布局中，并将其添加到Bokeh的文档中。