下面是一个使用Bokeh库的示例代码，演示了如何使用HoverTool来显示数据来自不同列的情况：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, HoverTool

# 创建示例数据
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [6, 7, 2, 4, 5],
        'size': [10, 20, 30, 40, 50],
        'color': ['red', 'green', 'blue', 'orange', 'purple'],
        'label': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']}

# 创建ColumnDataSource对象
source = ColumnDataSource(data=data)

# 创建绘图对象
p = figure()

# 绘制散点图
p.circle(x='x', y='y', size='size', color='color', legend_field='label', source=source)

# 创建HoverTool对象
hover_tool = HoverTool(tooltips=[('Label', '@label'),
                                 ('Size', '@size'),
                                 ('Color', '@color')],
                       mode='mouse')

# 将HoverTool对象添加到绘图对象中
p.add_tools(hover_tool)

# 显示绘图结果
show(p)

在这个示例中，我们先创建了一个包含不同列的示例数据字典。然后，我们使用ColumnDataSource将数据传递给绘图对象，这样我们就可以在绘图中引用这些数据列。接下来，我们使用circle方法绘制了一个散点图，其中x坐标使用x列，y坐标使用y列，点的大小使用size列，点的颜色使用color列，图例使用label列。然后，我们创建了一个HoverTool对象，通过tooltips参数指定了要显示的数据列。最后，我们将HoverTool对象添加到绘图对象中，并显示绘图结果。当我们将鼠标悬停在散点上时，将显示相应的数据列值。